Zbornik gozdarstva in lesarstva 34, 1989, s. 99-120 
GDK 160.201 :160.26:539:425.1: 181.45:(497.12) 
OBREMENJENOST SLOVENSKIH GOZDOV Z ŽVEPLOM 
Janko KALAN* 
Izvleček 
99 
Opisana je metoda zbiranja vzorcev za analizo, analitičnega postopka določevanja žvepla in 
izvrednotenja analiznih podatkov o vsebnosti žvepla v iglicah. Po podatkih raziskav l. 1987 je 
na dobri tretjini točk osnovne 16x 16 km bioindikacijske mreže imisija žvepla tako visoka, da 
v okolici teh točk lahko pričakujemo poškodbe na gozdnem drevju zaradi škodljivega delo-
vanja žveplovih spojin. Največje obremenitve gozda z žveplom so na bioindikacijskih točkah 
industrijskih območij Ljubljane, Maribora in Celja ter na gozdnogospodarskem območju 
Slovenj Gradec, kjer so večji emitenti žveplovega dioksida. V reliefno zelo razgibani pokrajini 
Slovenije nam podatki osnovne 16x 16 km bioindikacijske mreže dajejo le približno oceno o 
obremenjenosti gozdov z žveplom. 
Ključne besede: analiza iglic, vzorčenje, vsebnost žvepla, izvrednotenje rezultatov, obreme-
njenost gozda, propadanje gozda, gozdnogospodarsko območje, Slovenija, 
vsebnostni razred, bioindikacijska točka. 
THE CONTAMINATION OF SLOVENE FORESTS WITH SULPHUR 
Janko KALAN* 
Abstract 
The paper describes the method for collecting samples needed for analysis, the analytical pro-
cess of sulphur determination, and the evaluation of the data collected by the analysis of the 
sulphur contents in needles. According to research results from 1987, in one third of the basic 
16x 16 km bio-indication network the emission was so high, that we can expect the trees in the 
areas surrounding the network region to be damaged due to the harmful impact of sulphur 
compounds. Because there are big generators of sulphur dioxide emission, the major contami-
nation of forests with sulphur is in the bio-indication areas of the industrial parts of Ljublja-
na, Maribor, Celje and in the forest enterprise area of Slovenj Gradec. Since the countryside 
in Slovenia varies greatly, the results from a basic 16x 16 km bio-indication network provide 
us with only an approximation of the actual contamination of forests with sulphur. 
Key words: analysis needles, sulphur content, evaluation <~( resu/ts, impact oj jorests, jorest 
decline, jorest management areas oj Slovenia, sulphur content class, bioindication 
plot 
* dipl. ing. gozd., Inštitut za gozdno in lesno gospodarstvo, 61000 Ljubljana, Večna pot 2 
100 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
VSEBINA 
l. UVOD 
2. METODE PROUČEVANJA 
2.1. Nabiranje vzorcev za analizo 
2.2. Laboratorijsko delo 
2.3. Izvrednotenje analiznih rezultatov o vsebnosti žvepla 
3. OCENA OBREMENJENOSTI SLOVENSKIH GOZDOV Z ŽVEPLOM 
4. ZAKLJUČEK 
5. LITERATURA 
6. SUMMARY 
101 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
1 UVOD 
Pojav propadanja gozdov se na območju SR Slovenije vse bolj širi. Vzrokov za pro-
padanje gozdnega drevja je veliko. Nekaj jih že poznamo, verjetno pa je še več tak-
šnih, ki jih še nismo spoznali. Med znanimi povzročitelji propadanja gozdov so 
žveplovi oksidi verjetno najbolj razširjeni in učinkoviti. Z ustreznimi analiznimi me-
todami lahko vsebnost žvepla v rastlinskih tkivih dovolj natančno določimo. Ker 
rastline rastejo vedno na istem mestu, se pred neprijetnimi vplivi okolja ne morejo 
umakniti tako kot to lahko storita človek ali žival, morajo živeti v razmerah, kakrš-
ne pač so na rastišču, pri tem pa zbirajo odložine onesnaženega okolja, med njimi 
tudi žveplo. Zato rastline oz. njihova tkiva uporabljamo kot bioindikatorje za oce-
no obremenjenosti okolja s škodljivimi snovmi. Iz povečane vsebnosti žvepla glede 
na običajno naravno vsebnost žvepla v rastlinskih tkivih lahko sklepamo o obre-
menjenosti gozda z onesnaženim zrakom. 
2 METODE PROUČEVANJA 
2.1 Nabiranje vzorcev za analizo 
Leta 1985 so sodelavci Inštituta za gozdno in lesno gospodarstvo pričeli postavljati 
točke 16 x 16 km bioindikacijske mreže. Na teh točkah redno nabirajo vzorce iglic 
za laboratorijske analize. 
Glavna bioindikacijska drevesna vrsta je smreka (Picea abies (L.)Karst.). Na območ­
jih, kjer smreka ne raste, izbirajo druge drevesne vrste. Tako na priobalno-kraškem 
območju nabirajo vzorce iglic črnega bora (Pinus nigra Arnold), v vzhodni Sloveniji 
pa rdečega bora (Pinus silvestris L.). Vzorce nabirajo iz čimbolj vitalnih, nadraslih 
ali vsaj soraslih dreves, ki imajo dobro osvetljen zgornji del krošnje. Na vsaki bioin-
dikacijski točki ali drugem raziskovalnem objektu je treba odvzeti vzorce z dveh ta-
ko izbranih dreves. 
Vzorce iglic za laboratorijske analize nabiramo z vej sedmega drevesnega vretena 
(skica 1). Pri izbiri sedmega vretena moramo paziti, da najdemo res sedem let stare 
veje in da nas pri iskanju ne zavedejo vretena drugega reda. Zato se o pravilni izbiri 
vej sedmega vretena še enkrat prepričamo tako, da preštejemo, če ima veja res se-
dem različno starih poganjkov. 
Najbolj primeren čas za vzorčenje so pozni jesenski in pa zimski meseci, t.j. ko ve-
getacija miruje (4, 5). 
Za analizo izberemo enoletne in dvoletne iglice. 
102 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
Skica l: Shema nabiranja vzorcev iglic za kemijsko analizo 
Sketch 1: Scheme of collection of needle sam ples for chemical analyses 
2.2 Laboratorijsko delo 
Če na terenu še niso ločili vzorcev enoletnih in dvoletnih iglic, potem v laboratoriju 
najprej razrežemo veje in posamezne odrezke razporedimo po starosti. Nato vzorce 
enoletnih in dvoletnih iglic posušimo, očistimo umazanije, jih zmeljemo in preseje-
mo. Iglice sušimo pri sobni temperaturi, lahko pa tudi v sušilnih omarah pri tempe-
raturi 45 °C. 
Tako pripravljenim vzorcem določimo vsebnost skupnega žvepla z aparaturo 
SULMHOMAT 12 ADG (2, 3). Aparaturo (skica 2), ki deluje po konduktometrijski 
metodi, sestavljajo trije deli. Prvi del je naprava za avtomatično podajanje vzorcev, 
ki počasi in vedno z enako hitrostjo pomika žarilno ladjico z vzorcem v razžarjeni 
del peči. Z enakomernim in vedno enakim pomikom dosežemo, da analize potekajo 
vsakokrat v enakih pogojih zgorevanja, s tem pa dosežemo tudi večjo natančnost 
II 
A. 
naprava za 
podajanje vzorca 
Mechanism for 
sample delivery 
. 
A 1 
~~!')·{ 
zgorevalna peč 
Burning oven 
103 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
1 
jo.1oe/ S% 
merilna naprava 
Measuring apparatus 
Skica 2: Aparatura SULMHOMAT 12 ADG za določevanje skupnega žvepla 
Sketch 2: Equipment SULMHOMAT 12 ADG for determination of total sulphur 
content 
določitve. Zgorevalna peč je drugi del aparature. Vzorec v njej zgori pri temperaturi 
1350 °C. Ob dovajanju kisika žveplo zgori do žveplovega dvokisa (S02). Nastali pli-
ni neprekinjeno prehajajo iz peči v merilni del aparature, ki meri količino žvepla na 
osnovi spremenjene prevodnosti reakcijske raztopine, v katero se uvaja žveplov 
dvokis. 
2.3 lzvrednotenje analiznih rezultatov o vsebnosti žvepla v iglicah 
Na osnovi analiznih rezultatov o vsebnosti žvepla v iglicah lahko ocenjujemo obre-
menjenost okolja z žveplom na posameznih objektih, iz katerih smo odvzeli vzorce 
za analizo. Za osnovno izhodišče takšnega ocenjevanja uporabljamo mejne vredno-
sti za klasifikacijo vsebnosti žvepla v smrekovih iglicah, kot jih uporabljajo v Av-
striji (4, 5). Te vrednosti so prikazane v tabelah 1 in 2. Poprečne analizne rezultate o 
vsebnosti žvepla v enoletnih in dvoletnih iglicah za posamezen gozdni objekt (bioin-
dikacijsko točko) najprej razvrstimo v ustrezne razrede po tabeli l. 
Tabela l: Mejne vrednosti za klasifikacijo vsebnosti žvepla v enoletnih in dvoletnih 
smrekovih iglicah 
Table l: Marginal values required f or the classification of the sulphur contents in 
one- and two-year spruce needles 
Razred Vsebnost žvepla (S) v o/o 
enoletne iglice dvoletne iglice 
Class Sulphur contents (S) in % 
one-year needles two-year needles 
1 do 0,080 do 0,100 
2 0,081-0,110 0,101-0,140 
3 0,111-0,150 o, 141-0, 190 
4 nad 0,151 nad 0,191 
104 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
Skupni razred vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic določimo na osnovi se-
števka razreda vsebnosti žvepla v enoletnih iglicah in razreda vsebnosti žvepla v dvo-
letnih iglicah. Tako dobljeno vsoto vzporejamo z vrednostmi za skupni razred vseb-
nosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic v tabeli 2. 
Tabela 2: Mejne vrednosti za skupni razred vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih 
iglic 
Table 2: Marginal values for total classes of sulphur contents in one- and two-year 
needles 
Skupni razred Vsota razredov za 
vsebnosti žvepla enoletne in dvoletne iglice · 
. 
Total sulphur Sum total of classes of sulphur 
content class contents in one- and two-year needles 
1 2 
2 3 in 4 
3 5 in 6 
4 7 in 8 
Drevesa, ki so v l. skupnem razredu vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic, 
imajo naravno količino žvepla v sestavinah iglic. Pri drevesih 2. razreda je naravna 
vsebnost žvepla nekoliko povečana zaradi zmerne imisije žvepla. Pri tej imisiji še ne 
pričakujemo poškodb na gozdnem drevju zaradi žvepla. Drevesa, katerih vzorce 
uvrščamo v 3. razred, rastejo v območju povečane imisije. Na drevju, ki raste v tem 
območju, so poškodbe zaradi žvepla že pričakovane. Na objektih, iz katerih so ana-
lizirani vzorci iglic razporejeni v 4. razred, je drevje v območju zelo povečane imisije 
žvepla, kjer so poškodbe na drevju zagotovo povezane tudi z imisijo žvepla. 
Po navedenih tabelah smo tudi analiziranim rezultatom iglic črnega in rdečega bora 
oblikovali skupne vsebnostne razrede. 
Za nekatere prikaze uporabljamo še skupne relativne razrede vsebnosti žvepla eno-
letnih in dvoletnih iglic. Te razrede smo dobili tako, da smo posamezne bioindika-
cijske točke razvrstili po rastočih vrednostih vsebnosti žvepla v iglicah. Nato smo to-
čke razvrstili v pet enako velikih razredov tako, da je v prvem razredu petina točk z 
najnižjo, v petem razredu pa petina točk z najvišjo vsebnostjo žvepla. 
3. OCENA OBREMENJENOSTI SLOVENSKIH GOZDOV Z ŽVEPLOM 
V pozni jeseni in pozimi 1. 1987 /88 so bili nabrani in analizirani vzorci iglic s 86 točk 
16 x 16 km bioindikacijske mreže. Rezultati analiz so prikazani v tabeli 3, kjer poleg 
105 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z tveplom 
Tabela 3: Točke 16 x 16 m bioindikacijske mreže - vsebnost žvepla v enoletnih in 
dvoletnih iglicah, skupni in relativni razred vsebnosti žvepla (Podatki za 
l. 1987) 
Table 3: The 16 x 16 km plots of the bio-indication network of SR Slovenia - sul-
phur contents in ooe- and two-year needles, the total and relative class of 
sulphur contents (Data f or 1987) 
Koordinata 
Drevesna Vsebnost žvepla Skupni Relativni 
vrsta 1 letne 2 letne vsebnost ni vsebnost ni 
iglice razred razred 
.Co-ordinate Tree 
Sulphur content Tota!· Relative 
species 1 year 2 year content content 
needles class class 
OJo % 
A 4 srn 0.091 0.083 2 1 
B 3 srn 0.079 0.084 l l 
B 4 srn 0.077 0.083 1 l 
B 5 srn 0.112 0.112 3 4 
B 6 srn 0.105 o. 100 2 2 
B 7 čbo 0.093 0.095 2 1 
B JO čbo 0.082 0.075 2 1 
C 3 srn 0.103 0.108 2 3 
C 4 srn 0.106 0.099 2 3 
C 5 srn 0.080 0.081 1 1 
C 6 srn 0.102 0.106 2 2 
C 7 srn 0.101 0.101 2 2 
C 8 čbo 0.091 0.084 2 1 
C 9 čbo 0.103 0.100 2 2 
C 10 čbo 0.080 0.082 l 1 
D 3 srn 0.103 0.119 2 4 
D 4 srn 0.093 0.104 2 2 
D 5 srn - 0.110 0.135 2 4 
D 6 srn 0.101 0.115 2 3 
D 7 srn 0.105 0.118 2 4 
D 8 čbo 0.101 0.115 2 3 
D 9 srn 0.098 0.113 2 3 
E 4 srn 0.113 o. 121 3 4 
E 5 srn 0.115 0.128 3 4 
E 6 srn 0.121 0.116 3 4 
E 7 srn 0.111 0.106 3 3 
E 8 srn 0.107 0.105 2 3 
E 9 čbo 0.081 0.076 2 1 
F 4 srn 0.094 0.108 2 2 
F 5 srn 0.113 0.126 3 4 
F 6 srn 0.132 0.146 3 5 
F 7 srn 0.099 0.107 2 2 
F 8 srn 0.112 0.110 3 4 
F 9 srn 0.106 0.105 2 3 
G 3 srn 0.097 0.105 2 2 
G 4 srn 0.092 0.100 2 1 
G 5 srn 0.119 0.131 3 5 
G 6 srn o. 125 0.147 3 5 
G 7 srn 0.116 0.112 3 4 
G 8 srn 0.101 0.092 2 2 
G 9 srn 0.089 0.096 2 1 
106 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
Koordinata Drevesna Vsebnost žvepla Skupni Relativni 
vrsta 1 letne 2 letne vsebnostni vsebnostni 
iglice razred razred 
Co-ordinate Tree Sulphur content Tota! Relative 
species 1 year 2 year content content 
needles class class 
% % 
H 2 srn 0.103 0.116 2 3 
H 3 srn 0.114 0.140 3 5 
H 4 srn 0.104 0.107 2 3 
H 5 srn 0.138 0.149 3 5 
H 6 srn 0.122 o. 121 3 5 
H 7 srn 0.126 0.138 3 5 
H 8 srn 0.093 0.084 2 1 
H 9 srn 0.106 0.088 2 2 
H 10 srn 0.103 0.085 2 2 
I 2 srn 0.131 0.155 3 5 
I 3 srn 0.154 0.164 4 5 
I 4 srn 0.085 0.079 2 1 
I 5 srn 0.155 0.129 3 5 
I 6 srn 0.108 0.109 2 4 
I 7 srn 0.103 0.102 2 2 
I 8 srn 0.098 0.112 2 3 
I 9 srn 0.088 0.083 2 1 
I 10 srn 0.097 0.110 2 2 
J 2 srn 0.121 0.132 3 5 
J 3 srn 0.102 0.107 2 3 
J 4 srn 0.109 0.108 2 3 
J 5 srn 0.139 0.154 3 5 
J 6 srn 0.111 0.116 3 4 
J 7 srn 0.098 0.102 2 2 
J 8 srn 0.104 0.111 2 3 
J 9 srn 0.105 0.104 2 3 
J 10 srn 0.079 0.076 1 1 
K 2 sm 0.116 0.129 3 5 
K 3 srn 0.121 0.129 3 5 
K 4 srn 0.132 0.133 3 5 
K 5 sm 0.103 0.121 2 4 
K 6 sm 0.098 0.107 2 2 
K 7 srn 0.090 0.091 2 1 
L 2 srn 0.105 0.115 2 4 
L 3 srn 0.123 0.113 3 4 
L 4 sm 0.123 0.136 3 5 
L 6 srn 0.088 0.092 2 1 
M 2 sm 0.120 0.128 3 5 
M 3 srn 0.129 0.130 3 5 
M 4 srn 0.095 0.097 2 2 
N 1 srn 0.101 0.110 2 3 
N 3 srn 0.104 0.130 2 4 
o 1 rbo 0.102 0.098 2 2 
o 2 sm 0.118 0.108 3 4 
p 3 rbo 0.112 0.102 3 3 
čbo ............ črni bor (Pinus nigra) 
rbo ............ rdeči bor (Pinus silvestris) 
srn ............. smreka (Picea abies) 
107 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov· z žveplom 
Tabela 4: Točke 16 x 16 m bioindikacijske mreže - vsebnost žvepla v enoletnih in 
dvoletnih iglicah, skupni in relativni razred vsebnosti žvepla (Podatki za 
l. 1988) 
Table 4: The 16 x 16 k.m plots of the bio-indicative network of SR Slovenia - sul-
phur contents in one- and two-year needles, the total and relative class of 
sulphur contents (Data for 1988) 
Koordinata 
Drevesna Vsebnost žvepla Skupni Relativni 
vrsta 1 letne 2 letne vsebnostni vsebnostni 
iglice razred razred 
Co-ordinate 
Tree Sulphur content Total Relative 
species 1 year 2 year content content 
needles class class 
Ofo OJo 
A 4 srn 0.103 0.093 2 1 
B 3 srn 0.106 0.121 2 2 
B 4 srn 0.114 0.113 3 2 
B s srn 0.132 0.144 3 5 
B 6 srn 0.138 0.122 3 4 
C 3 srn 0.135 0.128 3 4 
C 4 srn 0.118 0.116 3 2 
C s srn 0.104 0.108 2 1 
C 6 srn 0.117 0.132 3 3 
C 7 srn 0.113 0.120 3 2 
D 3 srn 0.120 0.139 3 4 
D 4 srn 0.104 0.107 2 1 
D 5 srn 0.119 0.144 3 4 
D 6 srn 0.123 0.115 3 2 
D 7 srn 0.144 0.165 3 5 
E 4 srn 0.115 0.145 3 3 
E 5 srn 0.142 0.152 3 5 
E 6 srn 0.122 0.129 3 3 
E 7 srn 0.118 0.121 3 3 
E 8 srn 0.110 0.106 2 1 
F 4 srn 0.107 0.112 2 1 
F s srn 0.137 0.144 3 5 
F 6 srn 0.126 0.159 3 5 
F 7 srn 0.104 0.113 2 1 
F 8 srn 0.127 0.128 3 3 
F 9 srn 0.110 0.120 2 2 
G 3 srn 0.140 0.126 3 4 
G 4 srn 0.110 0.120 2 2 
G 5 srn 0.112 0.136 3 3 
G 6 srn 0.126 0.147 3 4 
G 7 srn 0.108 0.119 2 2 
G 8 srn 0.113 0.116 3 2 
G 9 srn 0.099 0.117 2 1 
H 2 srn 0.129 0.143 3 4 
H 3 srn 0.154 0.170 4 5 
H 4 srn 0.124 0.151 3 4 
H 5 srn 0.120 0.135 3 3 
H 6 srn 0.123 0.140 3 4 
H 7 srn 0.135 0.176 3 5 
H 8 srn 0.090 0.089 2 1 
108 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
Koordinata Drevesna Vsebnost žvepla Skupni Relativni 
vrsta 1 letne 2 letne vsebnost ni vsebnost ni 
iglice razred razred 
Co-ordinate Tree Sulphur content Total Relative 
species 1 year 2 year content content 
needles class class 
0,1o O/o 
H 9 srn 0.105 0.114 2 1 
H 10 srn 0.131 0.113 3 3 
I 2 srn 0.149 0.182 3 5 
I 3 srn 0.172 0.212 4 5 
l 4 srn 0.111 0.152 3 3 
I 5 srn 0.142 0.168 3 5 
I 6 srn 0.110 0.116 2 2 
I 7 srn 0.117 0.125 3 3 
1 8 srn 0.100 0.113 2 1 
I 9 srn 0.101 0.093 2 1 
I 10 srn 0.113 0.122 3 2 
J 2 srn 0.124 0.128 3 3 
J 3 srn 0.139 0.153 3 5 
J 4 srn 0.129 0.136 3 4 
J 5 srn 0.158 0.195 4 5 
J 6 srn 0.113 0.145 3 3 
J 7 srn 0.122 0.131 3 3 
J 8 srn 0.104 0.100 2 l 
J 9 srn 0.105 0.112 2 l 
J 10 srn 0.091 0.090 2 1 
K 2 srn 0.135 0.143 3 4 
K 3 srn 0.107 0.111 2 1 
K 4 srn 0.113 0.124 3 2 
K 5 srn 0.122 0.137 3 4 
K 6 srn 0.131 0.150 3 5 
K 7 srn 0.117 0.119 3 2 
L 2 srn 0.120 0.144 3 4 
L 3 srn 0.140 0.136 3 5 
L 4 srn 0.136 0.147 3 5 
L 6 srn 0.110 0.112 2 2 
M 2 srn 0.130 0.163 3 5 
M 3 srn 0.117 0.134 3 3 
M 4 srn 0.112 0.121 3 2 
N 1 srn 0.124 0.133 3 4 
N 3 srn 0.104 0.127 2 2 
o 1 r.bo. 0.114 0.129 3 3 
o 2 srn 0.131 0.135 3 4 
p 3 r.bo. 0.134 0.128 3 4 
r.bo . . . . . . . . . . rdeči bor (Pinus silvestris) 
srn ........... smreka (Picea abies) 
Opomba 1: Na bioindikacijskih točkah kraškega gozdnogospodarskega območja l. 1988 niso bili nabrat 
vzorci za laboratorijske analize 
Please note 1: No sarnples for lar analysis were collected in the Karst forest enterprise area for 1988 
A s r o E F l., 
1 1 1 1 1 1 
1 
~ 1 ..., 
_)-
6-
]-
H l J K 
1 1 
G 
1 
L 
1. 
1 
N 
1 
o 
l 
p 
Legenda (Legend): 
O - 1. vsebnostni razred 
0 - 2. vsebnostni razred 
• - 3. vsebnostni razred 
• - 4. vsebnostni razred 
(Content class) 
Skica 3: Skupni razredi vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic na bioindikacijski mreži 
(1987) 
Sketch 3: Total sulphur content classes in one- and two-year needles of bio-indication network 
(1987) 
~ 
E" .~ 
~ 
o 
C:,-
~ 
~ 
":> 
~-
~ 
~ 
~ 
OQ 
C 
N 
~ 
s:: 
N 
N, 
s:: 
~ -o o 
~ \O 
1-
A 8 C o E F G 2-1 1 1 1 1 1 1 
4 --"'- A l"'A A t!IH 1,.1.,. ,.l.,. ~.l. 
6-
7-
·s-
H 
1 
1 
~ 
J. l ~ J '-1 1 
1 
N o p 
1 1 1 
1 \ 1 -
Legenda (Legend): 
O - 1. vsebnostni razred 
0 - 2. vsebnostni razred 
w - 3. vsebnostni razred 
• - 4. vsebnostni razred 
(Content class) 
Skica 4: Skupni razredi vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic na bioindikacijski mreži 
(1988) 
Sketch 4: Total sulphur content classes in one- and two-year needles of bio-indication network 
~ --C o 
~ 
~. 
O'Q 
C 
N 
~ 
~ -~ 
::· 
~ 
lš 
i:i --.:: 
~ 
l.._. ,~ 
l ll 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
podatkov o imenu in položaju bioindikacijske točke ter srednjih vrednosti vsebnosti 
žvepla v enoletnih in dvoletnih iglicah lahko razberemo tudi relativni in skupni raz-
red vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic (skupni vsebnostni razred žvepla). 
Tudi analiznim podatkom o vsebnosti žvepla v iglicah črnega in rdečega bora smo 
tvorili skupne vsebnostne razrede žvepla po omenjenih tabelah, ki sicer veljajo za 
smreko. Za l. 1988/89 imamo podatke za 78 bioindikacijskih točk (tabela 4), ker ta-
krat niso bili nabrani vzorci na točkah kraškega gozdnogospodarskega območja 
Sežana. Na priloženih skicah 3 in 4 so skupni vsebnostni razredi žvepla razporejeni 
po iegi bioindikacijskih točk v prostoru SR Slovenije. Po teh podatkih lahko sklepa-
mo, da so gozdovi zahodnega in južnega dela Slovenije najmanj obremenjeni z 
žveplom in da je največja imisija žvepla na širšem območju Ljubljane, Celja, Slo-
venj Gradca in Maribora. 
Iz porazdelitve relativnih razredov vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic po 
gozdnogospodarskih območjih (tabela 5) lahko sklepamo, da sta v poprečju Kraško 
Tabela 5: Bioindikacijska mreža SR Slovenije - porazdelitev točk po relativnih 
razredih vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic (Podatki za I. 1987) 
Table 5: The bio-indication network of SR Slovenia - the distribution of plots ac-
cording to relative classes of sulphur contents in one- and two-year need-
les (Data for 1987) 
Gozdnogospodarsko Relativni vsebnostni razred žvepla 
območje l 2 3 4 5 Skupaj 
Forest enterprise Relative sulphur contents class 
l 2 3 4 5 Total 
Tolmin 4 3 1 2 10 
Bled 1 2 2 5 
Kranj 1 2 3 
Ljubljana 1 1 3 6 11 
Postojna 2 l 3 
Kočevje 1 3 4 
Novo mesto 3 2 3 1 9 
Brežice 2 2 2 6 
Celje 1 1 l 2 5 
Nazarje 1 1 2 
Slovenj Gradec 1 2 3 6 
Maribor 1 3 5 9 
Murska Sobota l 2 1 1 5 
Sežana 5 1 2 8 
Skupaj 
17 17 17 17 17 86 
Total 
112 
Zbornik go-:.darstva in lesarstva, 34 
gozdnogospodarsko območje in gozdnogospodarsko območje Kočevje najmanj, 
območji Maribor in Ljubljana pa najbolj obremenjeni z žveplom. Imisijske razmere 
žvepla naraščajo po gozdnogospodarskih območjih po naslednjem vrstnem redu 
(poleg imena gozdnogospodarskega območja je naveden še poprečni relativni razred 
za območje): 
Najvišjo vsebnost žvepla so imeli vzorci iglic na območju Slovenj Gradca (Podgor-
je), kar pojasnjujemo z bližino TE Šoštanj. Preseneča podatek, da so gozdovi gozd-
nogospodarskega območja Nazarje po rezultatih raziskave za l. 1987 najmanj obre-
menjeni z žveplom, čeprav je po podatkih popisa gozdov l. 1987 (1) na tem in na slo-
venjegraškem območju največ poškodovanih dreves in so tam najbolj ogroženi goz-
dovi na območju SR Slovenije, saj je v tem območju največji slovenski onesnaževa-
lec zraka z žveplom. Iz tega lahko sklepamo, da edini točki osnovne 16 x 16 km bio-
indikacijske mreže Slovenije na gozdnogospodarskem območju Nazarje ležita izven 
Podatki za l. 1988 
Data f or 1988 
Gozdnogospodarsko 
območje 
Forest enterprise 
Tolmin 
Bled 
Kranj 
Ljubljana 
Postojna 
Kočevje 
Novo mesto 
Brežice 
Celje 
Nazarje 
Slovenj Gradec 
Maribor 
Murska Sobota 
Sežana 
Skupaj 
Total 
1 
1 
2 
1 
1 
1 
1 
2 
6 
1 
15 
Relativni vsebnostni razred žvepla 
2 3 4 5 Skupaj 
Relative sulphur cpntents class 
2 3 4 5 Total 
4 1 1 2 10 
1 1 2 5 
l l 3 
1 4 2 3 11 
1 1 3 
1 1 4 
1 1 1 9 
3 2 1 6 
1 1 2 1 5 
1 1 2 
2 4 6 
2 2 2 2 9 
1 3 1 5 
16 15 16 16 78 
Opomba I: Na bioindikacijskih točkah kraškega gozdnogospodarskega območja l. 1988 niso bili nabrani 
vzorci za laboratorijske analize 
Please note t: No samples for lah analysis were collected in the Karst forest enterprise area for 1988 
113 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
vplivnega območja onesnaževanja zraka z žveplovim dvokisom in, da so točke 16 x 
16 km bioindikacijske mreže preredke, da bi lahko zajele vsa večja onesnažena ob-
močja. 
Tabela 7 prikazuje porazdelitev točk 16 x 16 km bioindikcijske mreže po skupnih 
vsebnostnih razredih žvepla. Poleg števila točk v posameznem razredu in njihovega 
odstotnega deleža so v tabeli navedene še poprečne, minimalne in maksimalne vseb-
nosti žvepla v enoletnih in dvoletnih iglicah. 
L. 1987 je bila za vseh 86 bioindikacijskih točk v Sloveniji poprečna vsebnost žvepla 
v enoletnih iglicah 0,106 OJoS, v dvoletnih iglicah pa 0,110 %S, kar ustreza drugemu 
skupnemu razredu vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic. Največ točk (51 točk 
ali 59% vseh obravnavanih točk) je v 2. razredu, 29 točk (340/o) je v 3. razredu, 
5 točk (6 OJo) je v l. in 1 točka (1 %) v 4. razredu. Torej je v osnovni bioindikacijski 
mreži Slovenije 30 (35 OJo) takšnih točk, kjer lahko pričakujemo poškodbe na gozd-
nem drevju zaradi škodljivega delovanja žvepla. 
Tabela 6: Razporeditev gozdnogospodarskih območij po poprečnih relativnih raz-
redih vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic 
Table 6: The distribution of forest enterprise areas according to the average relative 
classes of sulphur contents in one- and two-year needles 
1987 1988 
l. Kraško GOO Sežana 1,6 (Kraško GOO Sežana) -
2 .. GGO Kočevje 1,8 GGO Kočevje 1,8 
3. GGO Nazarje 2,0 GGO Novo mesto 1,8 
4. GGO Tolmin 2, 1 GOO Postojna 2,0 
5. GGO Novo mesto 2,3 GGO Tolmin 2,7 
6. GOO Brežice 2,3 GGO Bled 2,8 
7. GGO Bled 3,2 GGO Brežice 2,8 
8. GGO Kranj 3,3 GGO Nazarje 3,0 
9. GOO Postojna 3,3 GOO Maribor 3,2 
10. GOO Murska Sobota 3,4 GOO Kranj 3,3 
11. GOO Celje 3,6 GOO Ljubljana 3,5 
12. GOO Slovenj Gradec 3,8 GOO Celje 3,6 
13. GOO Lju.bljana 4,3 GOO Murska Sobota 4,0 
14. GOO Maribor 4,3 GOO Slovenj Gradec 4,7 
(Please note: GOO - forest enterprise area) 
114 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
Tabela 7: Bioindikacijska mreža SR Slovenije - porazdelitev bioindikacijskih točk 
po skupnih razrednih vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic 
Table 7: The bio-indication network of SR Slovenia - the distribution of the bio-
indication plots into total classes according to sulphur contents in one-
and two-year needles 
Vsebnost žvepla (S) v OJo 
Štev. 
Sulphur conten~s (S) in OJo 
Skupn. vsebn. enoletne iglice dvoletne iglice 
trazr. žvepla točk 0,1o popr. min. max. popr. min. max 
Total No.of one-year needles two-year needles 
dass (S) points 0,1o average min. max. average min. max . 
1985 
1 o - - - - - - -
2 27 49,l 0,101 0,084 0,110 0,107 0,85 0,128 
3 28 50,l 0,123 O, 111 0,145 0,130 0,104 0,163 
4 o - - - - - - -
Skupaj 55 100,0 0,112 0,084 0,145 o, 119 0,085 0,163 
1986 
l 2 2,3 0,075 0,075 0,075 0,076 0,067 0,085 
2 54 62,8 0,100 0,078 0,110 0,104 0,078 0,132 
3 30 34,9 0,123 0,112 0,146 o, 131 0,103 0,164 
4 - - - - - - - -
Skupaj 86 100,0 0,107 0,075 0,146 0,113 0,067 0,164 
1987 
1 5 5,8 0,079 0,077 0,080 0,081 0,076 0,084 
2 51 59,3 0,099 0,081 0,110 0,103 0,075 0,135 
3 29 33,7 0,122 O, 111 0,155 0,127 0,102 0,155 
4 1 1,2 0,154 0,154 o, 154 0,164 0,164 0,164 
Skupaj 86 100,0 0,106 0,077 0,155 0,110 0,075 0,164 
1988 
l o - - - - - - -
2 22 28,2 0,104 0,090 0,110 0,110 0,089 0,127 
3 53 68,0 o, 125 O, 111 0,149 0,137 o, 113 0,182 
4 3 3,8 0,161 0,154 0,172 0,192 0,170 0,212 
Skupaj 78 100,0 0,121 0,090 0,172 o, 132 0,089 0,212 1 
V isti tabeli so tudi podatki za leti 1985 in 1986. Po teh podatkih se je poprečna vseb-
nost žvepla v iglicah iz leta v leto nekoliko zmanjševala, pa tudi razpored točk ~o 
skupnih vsebnostnih razredih žvepla je bil iz leta v leto ugodnejši, saj so se točke v1š-
115 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
Tabela 8: Porazdelitev bioindikacijskih točk po skupnih razredih vsebnosti žvepla 
enoletnih in dvoletnih iglic po gozdnogospodarskih območjih 
Table 8: The distribution of bio-indication plots into total classes according to sul-
phur content~ in one- and two-year needles per forest enterprise area 
--------------------------·- ·- -- ------~ 
ozdnogospodarsko 
bmočje 
ranj 
jubljana 
ostojna 
očevje 
ovo mesto 
režice 
elje 
azarje 
Iovenj Gradec 
aribor 
urska Sobota 
ežana 
kupaj 
O?o 
OJo 
ozdnogospodarsko 
bmočje 
orest enterprise 
olmin 
led 
ranj 
jubljana 
ostojna 
očevje 
ovo mesto 
režice 
elje 
azarje 
lovenj Gradec 
aribor 
urska Sobota 
ežana 
kupaj 
O?o 
O?o 
1 2 
6 
3 
5 
4 
3 
l 
4 
27 
49 
49 
2 
3 6 
4 
2 
l 
2 
4 
7 
5 
3 
2 
3 
3 
2 
7 
5 51 
6 59 
49 
1985 
3 
2 
5 
2 
4 
1 
2 
1 
6 
5 
28 
51 
Skupni vsebnostni razred žvepla 
Total sulphur contents class 
4 S Total 2 
8 
5 
3 
3 
9 
5 
5 
2 
6 
9 
55 
7 
2 
1 
4 
3 
4 
8 
4 
4 
1 
6 
4 
2 6 
2 54 
2 63 
51 65 
1987 
Skupni vsebnostni razred žvepla 
Total sulphur contents class 
3 4 S Tota! 1 2 
1 
l 
l 
10 
l 
1 
1 
2 
2 
6 
3 
29 
34 
51 
10 
5 
3 
11 
3 
4 
9 
6 
5 
2 
6 
9 
5 
8 
86 
3 
1 
1 
2 
2 
2 
6 
2 
2 
22 
28 
28 
1986 
3 4 S Tota 
3 10 
3 5 
2 3 
7 11 
3 
~ 4 
1 9 
2 6 
1 5 
1 2 
6 6 
3 9 
1 5 
8 
30 86 
35 
36 
1988 
3 4 S Tota 
7 10 
4 5 
2 3 
9 11 
1 3 
2 4 
3 9 
4 6 
4 1 5 
1 2 
4 2 6 
7 9 
5 5 
53 3 78 
68 4 
72 
Opomba 3: Na bioindikacijskih točkah kraškega gozdnogospodarskega območja 1. 1988 niso bili nabrani 
vzorci za laboratorijske analize. 
Please note 3: No samp\es for \ab ana\ysis were co\lected in the Karst forest enterprise area for 1988. 
116 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
jih razredov premeščale v nižje skupne vsebnostne razrede žvepla. Lahko bi torej 
sklepali, da se imisijske razmere v gozdovih Slovenije iz leta v leto izboljšujejo oz. 
da se imisija žvepla zmanjšuje. Ker pa doslej pri nas še niso izvedli nobenih večjih 
ukrepov za zmanjševanje emisije žveplovega dvokisa (namestitev naprav za razžvep-
ljevanje plinov, uporaba goriv z nižjo vsebnostjo žvepla, ... ), lahko nižje vsebnosti 
žvepla pripisujemo le ugodnejšim vremenskim razmeram kot so npr. večja vetrov-
nost in mile zime. Pogostejši, pa tudi močnejši veter razredčuje vsebnost žveplovega 
dvokisa v zraku in na ta način zmanjšuje njegovo škodljivo delovanje, seveda pa se 
splošna onesnaženost z žveplovim dvokisom ne zmanjša, ampak se poveča daljinski 
transport žveplovih spojin. V milejših zimah je manjša poraba trdih goriv za ogre-
vanje prostorov pa tudi v termoelektrarnah, saj so takrat tudi potrebe po proiz-
vodnji elektrike manjše. Zaradi manjše porabe goriv je tudi onesnaževanje zraka z 
žveplovim dvokisom manjše. Rezultati raziskave l. 1988 so višji od rezultatov prej-
šnjih let in potrjujejo domnevo, da je stanje imisije žvepla na območju SR Slovenije 
vedno slabše in da so bili podatki za l. 1986 in 1987 le rezultat ugodnejših vremen-
skih razmer. 
Porazdelitev skupnih razredov vsebnosti žvepla enoletnih in dvoletnih iglic po gozd-
nogospodarskih območjih (tabela 8) nam podrobneje ponazarja spremembe imisij-
skih razmer v zadnjih letih po posameznih gozdnogospodarskih območjih. 
Najbolj vidni premiki bioindikacijskih točk iz višjih v nižje skupne vsebnostne raz-
rede žvepla so bili v l. 1986 in 1987 na gozdnogospodarskem območju Tolmin in 
Bled, vidni so bili tudi v Kranju, Novem mestu, Brežicah in Nazarjih, na Kočevskem 
se stanje ni spremenilo, poslabšalo pa se je na območju Postojne, Murske Sobote, 
Sežane, Slovenj Gradca, Celja, posebno pa na širšem· območju Ljubljane in Mari-
bora. Po podatkih raziskave l. 1988 se je obremenjenost gozdov z žveplom zelo po-
večala. Na vseh gozdnogospodarskih območjih je slabše stanje od prejšnjih let. Le 
na gozdnogospodarskem območju Postojna je stanje enako kot je bilo l. 1987. 
Poprečne vsebnosti žvepla v enoletnih in dvoletnih iglicah za gozdnogospodarska 
območja (tabela 9) tudi pojasnjujejo poprečne imisijske razmere na posameznih ob-
močjih. Najnižjo poprečno vsebnost žvepla so imele iglice bioindikacijskih točk na 
območju Kočevja, Sežane, Tolmina, Novega mesta, Brežic in Nazarij. Nekaj višje 
vsebnosti so bile ugotovljene na območju Murske Sobote, Postojne in Bleda, najviš-
je pa na območju Maribora, Celja, Kranja, Ljubljane in Slovenj Gradca, kjer so po-
prečne vsebnosti žvepla v enoletnih in dvoletnih iglicah najvišje (bioindikacijska to-
čka 13 Podgorje, kjer je bilo l. 1987 v enoletnih iglicah O, 154 % S, v dvoletnih iglical: 
pa O, 164 %S). 
Poprečne vsebnosti žvepla po posameznih gozdnogospodarskih območjih so se iz le-
ta v leto večinoma zmanjševale, le v gozdnogospodarskih območjih Postojna, 
Murska Sobota, Maribor in Ljubljana te vrednosti naraščajo, kar pomeni, da se na 
117 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
Tabela 9: Poprečne vsebnosti žvepla v iglicah 
Table 9: The average sulphur contents in needles 
Gozdnogospodarsko 
območje 
Forest enterprise 
Tolmin 
Bled 
Kranj 
Ljubljana 
Postojna 
Kočevje 
Novo mesto 
Brežice 
Celje 
Nazarje 
Slovenj Gradec 
Maribor 
Murska Sobota 
Sežana 
Skupaj 
Gozdnogospodarsko 
območje 
1985 
(0,103)* 
O, l 16 
O, 111 
-
-
(0,095) 
0,108 
0,109 
o, 113 
o, 115 
0,136 
0,113 
-
-
(0, 112) 
Forest enterprise 1985 
------------
To I min (0, 105) 
Bled O, 120 
Kranj O, 122 
Ljubljana 
Postojna 
Kočevje 
Novo mesto 
Brežice 
Celje 
Nazarje 
Slovenj Gradec 
Maribor 
Murska Sobota 
Sežana 
(0,099) 
o, 114 
o, 113 
o, 131 
o, 112 
0,148 
O, 120 
Skupaj (0,119) 
, ___ ---- ·---·-~ - -·----
enoletne iglice 
one-year needles 
1986 1987 
0,102 0,095 
0,113 0,104 
0,116 0,106 
0,119 0,123 
0,102 0,108 
0,098 0,100 
0,100 0,099 
0,103 0,099 
0,114 0,114 
0,108 0,098 
0,126 0,117 
0,106 o, 115 
0,108 O, 111 
0,091 0,091 
0,107 0,106 
dvoletne iglice 
two-year needles 
1986 1987 
0,102 0,098 
O, 117 0,110 
0,126 0,124 
0,131 0,126 
0,103 0,107 
0,102 0,090 
0,106 0,102 
0,106 0,103 
0,125 0,119 
o, 114 0,104 
o, 139 o, 131 
o, 112 0,123 
O, 111 0,109 
0,092 0,093 
o, 113 0,110 
1988 
0,119 
0,118 
0,123 
0,122 
0,116 
0,112 
0,106 
o, 117 
0,127 
0,117 
0,147 
0,122 
0,127 
-
(0,121) 
1988 
0,123 
0,127 
0,136 
0,137 
0,118 
0,115 
o, 113 
0,129 
0,149 
0,136 
0,164 
0,132 
0,138 
(0, 132) 
* V oklepaju navedene vrednosti so poprečje nepopolnega števila bioindikacijskih točk na posameznem 
gozdnogospodarskem območju. 
* The numbers in parenthesis are the averages of the incomp\ete number of bio-indicative points in indi-
vidual forest enterprise areas. 
118 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
teh območjih imisijske razmere žvepla slabšajo. L. 1988 so se poprečne vsebnosti 
žvepla v iglicah povečale prav na vseh gozdnogospodarskih območjih Slovenije. 
4 ZAKLJUČEK 
Iz vsega navedenega lahko povzamemo, da je bila l. 1987 na približno tretjini vseh 
točk osnovne 16 x 16 km bioindikacijske mreže imisija žvepla tako visoka, da v nji-
hovi okolici lahko pričakujemo poškodbe na gozdnem drevju tudi zaradi škodljive-
ga delovanja žvepla. Po podatkih zadnjih raziskav l. 1988 pa je drevje ogroženo od 
imisije žvepla kar na dveh tretjinah vseh točk bioindikacijske mreže. Obremenitev 
gozdov z žveplom se v Sloveniji povečuje, posebno v industrijsko bolj razvitih ob-
močjih kot so Ljubljana, Maribor in Celje, v okolici večjih onesnaževalcev zraka z 
žveplovimi oksidi (Slovenj Gradec), pa tudi ponekod drugod, kjer v bližini sicer ni 
večjih onesnaževalcev zraka z žveplom (Postojna, severovzhodna Slovenija) verjet-
no pa prihaja onesnaženje iz oddaljenejših industrijskih središč (Trst, Istra, Reka, 
oz. Maribor in Celje). 
V reliefno zelo razgibani pokrajini Slovenije nam podatki osnovne 16 x 16 km bioin-
dikacijske mreže lahko dajejo le približno oceno o stanju imisijskih razmer žvepla v 
gozdovih Slovenije, saj smo ugotovili, da nam razmeroma redko razmeščene bioin-
dikacijske točke te mreže nakazujejo npr. majhno obremenjenost gozdov gozdno-
gospodarskega območja Nazarje z žveplom, čeprav je na tem območju eden največ­
jih onesnaževalcev zraka z žveplovimi oksidi v Sloveniji, kar potrjujejo tudi podatki 
iz popisa l. l 987 o visoki stopnji poškodovanosti gozdnega drevja na tem območju. 
Zato bi morali marsikje na območju SR Slovenije zgostiti mrežo bioindikacijskih 
točk, ali pa postaviti vmesne, po posebnem načrtu razmeščene profile bioindikacij-
skih točk, ki bi upoštevali specifične reliefne, mezoklimatske in druge razmere dolo-
čenega območja. Le tako bi lahko dobili stvarnejšo predstavo o obremenjenosti slo-
venskih gozdov z žveplom. 
S LITERATURA 
l. črna knjiga o propadanju gozdov v Sloveniji l. 1987. Inštitut za gozdno in lesno 
gospodarstvo, Ljubljana, 1987. 
2. Gasanalysen-Messanlage. Typ: "SULMHOMAT 12 ADG". Gebrauchsanleitun-
gen. WOSTHOFF GmbH, Messtechnik, Bochum, 1986. 
3. KREUTZSCHMAR, R.: Kulturtechnisch-bodenkundliches Praktikum. Aus-
gewalte Laboratoriumsmethoden. Eine Anleitung zum selbstandigen 
Arbeiten an Boden, 4. Auflage. Institut fiir Wasserwirtschaft und Meliora-
tionswesen der Christian-Albrechts-Universitat Kiel, Kiel, 1984. 
4. STEFAN, K.: Bioindikatornetz Karnten 1985. Er
9
g
8
eb
6
n(i~sekde~ S)chwefelanalysen. 
Forstliche Bundesversuchsanstalt, Wien, 1 tip opis · 
119 
Kalan, J.: Obremenjenost gozdov z žveplom 
5. Zweite Verordnung gegen forstchadliche Luftverunreinigungen. Bundesgesetz-
" blatt fiir die Republik Osterreich, Wien, l 982, 196. Stiick. 
6. SUMMARY 
THE CONTAMINATION OF SLOVENE FOREST WITH SULPHUR 
Sulphur dioxide is the most widely spread and efficient among the known causes of 
damages on trees in forests. Plants grow in one and the same spot. They cannot 
withdraw from unpleasant impacts of the environment as man or animals can. They 
have to carry on living in conditions given on their site. As a result they collect the 
deposits of their polluted environment and among them sulphur as well. Plants and 
their tissues can theref ore be used as bio-indicators when evaluating the degree of 
contamination of the environment with sulphur. 
Sam ples of needles required f or lab analysis are collected in the points of the 
16 x 16 km bio-indication network. They are collected in late autumn or winter, 
when vegetation rests. The main bio-indication tree species is norway spruce (Picea 
abies Karst.), while in areas where spruce does not prosper, black pine (Pinus nigra 
Arnold) and Scots pine (Pinus silvestris L.) are collected. Samples are collected from 
trees which have to be as vital as possible and those either higher in growth or of the 
same height. In each bio-indication area we collect sam ples from two trees. Sam ples 
of one-year (half year) and two-year needles from six and a half year old branches, 
i .e. the branches of the seventh whirl are collected (or analysis. 
The sulphur contents in needles is determined with the SULMHOMAT 12 ADG in-
strl:lment. The analysis results are evaluated according to the marginal values f or the 
classification of sulphur contents in spruce needles - the same as they use in Austria. 
According to data obtained through research on samples collected in autumn 1987 it 
was established, that in one third of the plots of 16 x 16 km bioindication network of 
forest decline research, sulphur contamination was so high, that we can expect da-
mage on trees in forests surrounding these areas, a result of the damaging impact of 
sulphur compounds. The most contaminated are the industrially developed parts of 
Ljubljana, Maribor, Celje and the surroundings of Slovenj Gradec. 
A comparison of data for 1985, 1986 and 1987 shows, that the sulphur content 
slightly decreased from year to year. Since no major measures to decrease the emis-
sion of sulphur dioxide have yet been undertaken in this country, a lower sulphur 
content can on\~ be attributed to favourable weather conditions. This was confir-
med by data based on research on samples collected in autumn 1988. Th~ result.s of 
this analysis show a much higher leve\ of contamination than it had been m previous 
120 
Zbornik gozdarstva in lesarstva, 34 
years. The entire two thirds are so contaminated with sulphur, that sulphur became 
the major cause of f orest damage in the surroundings. 
In a land as varied as Slovenia, data from the basic 16 x 16 km bio-indication net-
work gives us only an average estimate of f orest contamination with sulphur. A 
more realistk picture can be achieved on the basis of a more dense network of bio-
indication plots which have to be very carefully placed, taking into account the spe-
cific configuration, the mezoclimatic and other conditions of each individual area.