DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2010 str. 86 <-- 86 --> PDF |
IV. NFZ.FORESTNET LJETNA ŠKOLA – FORMOD “MODELIRANJE ŠUMSKIH ZAJEDNICA, FUNKCIJA I DINAMIKA U SVRHU UNAPREĐENJA GOSPODARENJA ŠUMAMA” “MODELLING FOREST COMMUNITY ORGANIZATION, FUNCTIONS AND DYNAMICS FOR IMPROVING FOREST MANAGEMENT” Le Tholy – Nancy, Francuska, 7. – 14. rujna 2008. godine Tjedan dana, u rujnu 2008. godine, trajala je škola o primjeni modela u gospodarenju šumama. Organizator je bio NFZ.forestnet, Europska mreža za obrazovanje i istraživanje u šumarstvu, koja predstavlja aktivnu međunarodnu suradnju gradova Nancy (Francuska), Freiburg (Njemačka) i Zürich (Švicarske). Glavna zadaća NFZ.forestnet-a je povećanje znanstvene izvrsnosti te atrakcija znanstvenika i mladih istraživača iz raznih zemalja Europe, sa svrhom stvaranja strukturiranog Europskog znanstvenog područja. FORMOD je četvrta ljetna škola NFZ.forestnet-a, a sudionici su bili studenti dodiplomskog i postdiplomskog studija šumarstva iz zemalja diljem svijeta (Francuska, Engleska, Njemačka, Austrija, Belgija, Italija, Hrvatska, Rumunjska i Argentina). Predavači su bili iz priznatih eu ropskih znanstvenoistraživačkih institucija; FVA (Frei burg), AgroParisTech-Engref (Nancy), IRD (Montpellier), CEA LSCE, Cirad (Montpellier) i INRA (Nancy i Avignon). Ukupno je bilo nazočno 26 studenata i 12 predavača. Izlaganja su bila grupirana prema problematici na na čin da je svaki dan činio zaokruženu, jedinstvenu cje linu. Nakon uvodnog konferencijskog izlaganja slje dila su predavanja te konačno aplikacija predstavlje nih modela. Jedan dan bio je posvećen studentima koji su prezentirali svoja istraživanja u kojima koriste pris tup modeliranja. Slika 1. Organizatori 4. ljetne škole FORMOD, lijevo: Jean-Daniel Bontemps, profesor sa Sveučilišta AgroParisTech – ENGREF, desno: Gilles Le Moguédec, profesor na institutu INRA, Nancy Figure 1 Organizers of 4th Summer school FORMOD, left: Jean-Daniel Bontemps, professor at University Agro- ParisTech – ENGREF, right: Gilles Le Moguédec, professor at INRA Institute in Nancy 1. dan – Pregled različitih pristupa modeliranja i fenomenološko modeliranje Gerald Kändler, FVA Freiburg: General introduc tion to growth simulation models in forestry (Uvod u simulacijske modele rasta u šumarstvu). Modeli služe za predikciju i simulaciju nekog si- stem skog ponašanja. Najčešće se koriste za simulaciju i to u svrhu analize različitih scenarija te za test hipoteze. Od mnogobrojnih modela, predavač je izdvojio dva simulatora rasta koji se baziraju na individualnom stablu; prostorno neovisni Forest Vegetation Simulator (FVS) i prostorno ovisni simulator rasta Silva 2.2 (Pretzsch i dr. 2002). Također je predstavljen i Timber Forecast Model, jednostavan matematički obračun dviju uzastopnih izmjera, čiji je rezultat procjena rasta, sječe, mortaliteta te urasta, a glavna zadaća modela je izrada strategije sječe za iduće razdoblje. Jean-Daniel Bontemps, AgroParisTech-Engref Nancy: Deterministic models of height growth of even-aged forest stands (Deterministički modeli visinskog rasta jednodobnih šumskih sastojina). Opće je prihvaćeno da je dominantna visina indikator produktivnosti sastojine. Ako pretpostavimo da promjena okolišnih uvjeta utječe na promjenu boniteta staništa, postavlja se pitanje: Kako ta promjena utječe na krivulje rasta? Da li krivulje mijenjaju oblik? Kako razviti visinske krivulje prilagodljive promjenjivim okolišnim uvjetima? Glavna prepreka u izradi “savršenog” modela je nepomiriva različitost teorijskih i empirijskih pristupa. U svom predavanju Bontemps se fokusirao na čiste, jednodobne sastojine obične bukve u SI Francuskoj, s ciljem izrađivanja krivulja indeksa staništa (site index curves). Utvrđeno povećanje stope rasta šuma Europe (Spiecker i dr.1996, Kahle i dr. 2007) kao posljedica promijenjenih okolišnih uvjeta, ukazuje i na pozitivni pomak krivulja rasta dominantne visine. Bonitetne krivulje više ne predstavljaju trajno svojstvo nekog staništa. One se mijenjaju sukladno s kalendarskim datumom, te je potrebno integrirati uočene trendove rasta u krivulje boniteta. Utjecaj kalendarskog datuma i starosne dobi pojedine sastojine na krivulje boniteta mora biti eksplicitan. 2. dan – Modeliranje šumskih zajednica Pierre Couteron, IRD Montpellier: Stochasticity in population and community ecology: metapopula tions and neutral communities (Stohastička komponenta u populacijskoj ekologiji i ekologiji zajednica). |
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2010 str. 87 <-- 87 --> PDF |
U populacijskoj ekologiji i ekologiji zajednica proces izumiranja je posljedica klimatskih varijacija, napada štetnika i predatora, djelovanja konkurenata, prirodnih nepogoda ili antropogenog djelovanja, genetske uvjetovanosti i sl. Sve navedeno čini proces izumiranja stohastičkom komponentom. Procesi izumiranja i kolonizacije u dinamičnoj su ravnoteži, što sustav u cjelini čini stabilnim. Populacijska ekologija poznaje pojam metapopulacije, skup populacija jedne vrste kod kojega nema interakcije s drugim vrstama. U okviru ekologije zajednica predstavljen je i pojam “metazajed nice”, skup populacija više vrsta gdje postoji interakcija među vrstama, a procesi su pojednostavljeni primjenom modela. Predstavljeni su sljedeći modeli: Levinov prostorno neovisni model (1968), kopno-otok model (Mainland-island, Hubbell 2001), niz model (Stepping-stones), izvor-ponor model (Source-sink), mo del kontinuiranog prostora (Continuous space, Cha ve i Leigh 2002) i migracijska matrica (Migration matrix, Economo i Keitt 2007). Damien Marage, AgroParisTech-Engref Nancy: Spatial modelling of forest communities: from biogeographical range to local scale (Prostorno modeliranje šumskih zajednica: od bio-geografske do lokalne razine). U svrhu očuvanja najvažnijih šumskih staništa i vrsta u Europi neophodno je očuvanje bioraznolikosti na razini šumskih zajednica. Za to je potrebno postojeće modele šumskih staništa spustiti sa bio-geografskih razmjera na lokalnu razinu. No, da li je to moguće, a da se pritom zadrži točnost modela? U toj namjeri do izražaja dolazi važnost prostorne komponente kod svih vrsta podataka koji će se koristiti u modeliranju. Posljedica su opsežne baze podataka koje koriste modele kao što su SynBioSys, Sophy i EcoPlant. Ferrier i Gui- s a n (2006) iznose nekoliko strategija prostornog modeliranja bioraznolikosti na razini šumskih zajednica. Klimatske promjene u 21. stoljeću velika su prijetnja bioraznolikosti (Bakkenes i dr. 2002). Kako prilagoditi prostorno modeliranje šumskih zajednica klimatskim promjenama? U tu svrhu potreban je bolji uvid u karakteristike pojedinog staništa, te razvoj novih alata koji će omogućiti prikupljanje potrebnih podataka. 3. dan – Biogeokemijsko modeliranje Philippe Ciais, CEA LSCE: Carbon cycle in forest ecosystems (Kruženje ugljika u šumskim eko sus tavima). Kruženje ugljika obuhvaća procese fotosinteze, disanja, fenologije i alokacije. Fotosinteza na razini lista je proces izmjene plinova koji se opisuje jednadžbama difuzije. Fotosinteza je ovisna o intenzitetu svjetla, temperaturi i koncentraciji atmosferskog ugljika. Za skaliranje procesa fotosinteze od lista do krošnje koristi se indeks lisne površine (Leaf Area Indeks, LAI). Disanje (respiracija) šumskog ekosustava može biti autotrofno (za održavanje i rast) i heterotrofno (dekompozicija, tj raspadanje tvari). Fenologija je proces razvoja indeksa lisne površine. Alokacija ili premiještanje ugljikovih spojeva određena je količinom dostupne vode, svjetla, hranjiva (dušik), unutarvrsnom “strategijom” preraspodjele te ostalim mnogobrojnim poznatim i manje poznatim faktorima. Rezultat međudjelovanja navedenih procesa je neto produkcija bioma (Net Biome Productivity, NBP) i to prema formulaciji NBP = GPP - R - f, gdje je GPP – Gross Primary Production, tj. fotosinteza, R – respiracija (autotrofna i heterotrofna) i f – faktor sječe ili drugih poremećaja. Laurent Saint-André, Cirad: Biogeochemical cycles and their integration into stand growth simulators (Biogeokemijski ciklusi i njihova integracija u simulatore rasta sastojine). Šumski ekosustav predstavlja zalihe i tokove uglji ka, vode i hranjiva. To je dinamični sustav živih organizama koji djeluje između atmosfere i tla, leži na matičnoj podlozi u određenim geografskim uvjetima i podređen je raznolikim oblicima gospodarenja. Tlo je vrlo osjetljiv sustav, a neodgovorno i nepravilno gospodarenje šumskim ekosustavom može dovesti do njegove degradacije. Biogeokemijski ciklus predstavlja kontinuirano kruženje hranjiva iz tla u biljku i obratno, a čine ga biokemijski, geokemijski i biološki ciklus. Biokemijski ciklus obuhvaća procese atmosferske depozicije, vlaženja, drenaže i otjecanja vode, geokemijski ciklus čini translokacija tvari, a biološki ciklus čine procesi izmjene tvari u krošnji, primanje hranjiva, imobilizacija te mineralizacija organske tvari. Implementacija kruženja hranjiva u procesne modele bazira se na utjecaju dušika na fotosintezu, indeks lisne površine, respiraciju potrebnu za održavanje i alokaciju ugljika (npr. model G’Day, Comins i McMurtrie 1993). Integracija kruženja hranjiva u modele rasta i prirasta neophodna je zbog mogućnosti simulacije sadržaja hranjiva unutar stabla i translokacije (npr. model E-DENDRO, Saint-André i dr. 2002). Delphine Derrien, INRA Nancy: Modeling and simulation of soil organic matter dynamics (Modeliranje i simulacija dinamike organske tvari u tlu). Procesi organske tvari u tlu su mineralizacija, imobilizacija djelovanjem razlagača i stabilizacija. Pri modeliranju koriste se mehanicistički modeli orijentirani na aktivnost razlagača te modeli orijentirani na kvalitetu, tj. lakoću (brzinu) razgradnje organske tvari u tlu. Modeliranje razlaganja listinca uzima za pretpostavku da je sustav homogen i da svi ugljikovi atomi imaju istu vjerojatnost izlaska iz sustava. Koriste se dva pristupa, prvi tzv. one litter cohort pristup koji podrazumijeva da nema novih input-a i da je rata dekompozicije ugljika ovisna samo o njegovoj količini i drugi pristup je continuous litter input kojega karakterizira kontinuirani ulaz |
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2010 str. 88 <-- 88 --> PDF |
novog listinca (organske tvari) u sustav te se modelira bilanca ulaza i izlaza. Uočeno je da novi listinac stimulira aktivnost mikroorganizama i tako potiče mineralizaciju organske tvari. Modeli koji uzimaju u obzir kvalitetu organske tvari razlikuju slobodnu, vezanu i stabilnu organsku tvar (npr. RothC model, Jenkinson i Rayner 1977). Postoje i modeli koji uzimaju u obzir i aktivnost razlagača te kvalitetu organske tvari, kod njih se koristi međuovisnost rasta mikroorganizama i lakoće raspadanja organske tvari. Lakoća raspadanja ovisi o stopi asimilacije i stopi mortaliteta razlagača. Cyrille Rathgeber, INRA Nancy: Modelling the influence of climate on tree radial growth (Modeliranje utjecaja klime na radijalni rast). Klimatske promjene i povećanje koncentracije atmosferskog ugljika utječu na produktivnost šumskog ekosustava. Dendroekologija je disciplina koja pomaže pri istraživanju utjecaja okolišnih promjena na rast stabala u prirodnim uvjetima i u dužim razdobljima. Autor je prezentirao svoje istraživanje na Alepskom boru (Pinus halepensis Mill.) u Francuskoj (Calcareous Provance). Dendroekološko istraživanje zahtijeva raznovrsne podatke; o prirastu, klimi i okolišu. Podaci o prirastu prikupljeni su sa kolutova, a s obzirom na širinu goda i gustoću ranog i kasnog drva izračunat je indeks rasta stabla (Tree Growth Indeks, TGI). Podaci o klimi dobiveni su iz klimatskog modela ARPEGE-IFS, a podaci o okolišu prikupljeni su na terenu (geografija, vegetacija, geologija, tlo i dr.). Provedena je simulacija sa tri vrste modela; prediktivnim funkcijama, biogeokemijskim modelom Biome3 i bioklimatskim modelom. Rezultati dobiveni koristeći prediktivne funkcije pokazali su veliku varijabilnost, te kao takvi nisu podobni za modeliranje utjecaja klime na rast. Biome3 je pokazao ovisnost neto primarne produkcije (NPP) i indeksa rasta (TGI) te se može koristiti za istraživanje utjecaja klime na rast, ali na regionalnoj razini. Bioklimatski model pokazao se kao odgovarajući način za simulaciju utjecaja klimatskih promjena u Mediteranu i to na regionalnoj i lokalnoj razini, jer je uočena proporcionalna ovisnost indeksa rasta (TGI) o klimatskom parametru AET (Actual EvapoTranspiration), tj. stvarnoj evapotranspiraciji. 4. dan – Modeliranje strukturnih i funkcionalnih odgovora na okoliš Christophe Godin, Cirad Montpellier: Basic concepts in functional-structural plant modeling (Osnovni koncept funkcionalno-strukturalnog modeliranja biljaka). Biljni svijet odlikuje varijabilnost u prostornoj organizaciji i vremenskom trajanju razvojnih procesa. Raznovrsnost čimbenika koji kontroliraju razvojne procese (geni, koncentracija hranjiva, enzima i proteina, temperatura, dostupnost vode, svjetla, slobodan prostor i sl.) rezultira širokim spektrom biljne strukture. Funkcionalno- strukturalno modeliranje biljaka (Functional-structural plant modelling, FSPM) obuhvaća opis biljne strukture kroz prostorne, geometrijske i topološke oblike, zatim modeliranje procesa pri fiksnoj strukturi te modeliranje rastućih struktura. Varijable potrebne za ulaz u model su mnogobrojne i vrlo teško mjerljive tako da je razvoj metodologije prikupljanja podataka veliki izazov. Trenutačno se koristi laserska tehnologija. Za obradu su dostupne razne softverske platforme kao npr. L-Studio, OpenAlea, Capsis i GroIMP. Michel Etienne, INRA Avignon: Introduction to multi-agent systems (Uvod u multi-agent sustave). Gospodarenje prirodnim resursima temelji se na uva žavanju interakcije socijalne i ekološke dinamike. Multi- agent sustav MAS (Ferber 1995) definira agenta kao fizičkog ili virtualnog aktera koji djeluje u okolini, komunicira s drugim agentima, posjeduje vlastite resurse, vještine i usluge te ima mogućnost reprodukcije i evolucije. Gospodarenje prirodnim resursima pomoću multi- agent sustava omogućuje kompjuterska platforma Cormas (http://cormas.cirad.fr). MAS čine okoliš, agenti i pasivni objekti, njihove interakcije i transformacije te produkcija i konzumacija proizvoda. Sustav je fleksibilan, omogućuje ažuriranje okolišnih uvjeta, višestruku organizacijsku razinu i sagledavanje situacije od strane različitih promatrača. Njegova primjena u gospodarenju šumskim resursima ogleda se kroz podršku u pregovorima među pojedinim vlasnicima, izradi plana gospodarenja u suglasnosti sa šumoposjednicima, usporedbi pojedinih scenarija gospodarenja i rješavanju konflikata. 5. dan – Modeliranje u šumarskoj ekonomici i menadžmentu Marc Hannewinkel, FVAFreiburg: Risk manage ment (Modeliranje i upravljanje rizikom u šu- mar stvu). Analiza rizika sastoji se od njegove identifikacije, procjene, upravljanja i kontrole. Identifikacija rizika podrazumijeva određivanje rizičnih čimbenika i utvrđivanje njihovih interakcija. Procjena rizika radi se s obzirom na veličinu štete koju rizik može izazvati i vjerojatnost pojavljivanja samog rizika. Upravljanje rizikom podrazumijeva izbjegavanje rizičnih situacija, smanjenje vjerojatnosti pojavnosti rizika te količine štete, osiguranje od rizika te njegovu diverzifikaciju. Praksa poznaje nekoliko metoda analize rizika u šumar stvu; mehanicistički modeli, iskustveni pristup, statistički modeli i umjetne neuralne mreže. Sve metode zahtijevaju podatke o geografskom položaju, vrsti i visi ni stabala ciljane sastojine te detaljne informacije o izloženosti i nagibu, da bi procijenili utjecaj brzine vjetra. ForestGALES je mehanicistički model koji daje vjerojatnost oštećenja prosječnog stabla u sastojini, što implicira da će cijela dotična sastojina biti zahvaćena oštećenjem, a glavni čimbenik je kri |
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2010 str. 89 <-- 89 --> PDF |
tična brzina vjetra. Od statističkih modela u analizi rizika koriste se GLM (General Linear Model) i GAM (General Additive Mo del). Važna je i regionalizacija rizika zbog izrade karata potencijalnog rizika. Rangiranje potencijalnog rizika određuje se prema digitalnom modelu reljefa (Digital Terrain Model) te koristeći inventurne i meteorološke podatke. Slika 2. Sudionici 4. ljetne škole NFZ.forestnet platforme Figure 2 Participants of 4th Summer school of NFZ.forestnet platform Gilles Le Moguédec, INRA Nancy: Principles, methods and simulation of a multicriteria optimisation problem (Principi, metode i simulacije proble ma multikriterijske optimizacije). Predavanje je bilo usmjereno na rješavanje aktualnih problema na području šumarske ekonomike. S ciljem potrajnog gospodarenja planiranje u šumarstvu pos taje kompleksna disciplina zbog brojnih i raznovrsnih elemenata koje je potrebno uzeti u obzir, npr. ekonomska profitabilnost, prirodni rizici, zaštita prirode, povijesna važnost. Proces multikriterijske optimizacije uključuje for miranje liste elementarnih kriterija (npr. produkcija drva, profit korisnika, povećanje stope zaposlenja, indeksi bioraznolikosti), pridavanje konkretne formulacije svakom kriteriju, udruživanje kriterija, pazeći pritom na pretpostavljena ograničenja, rangiranje kriterija (s obzirom na važnost zadovoljavanja odre đenog uvjeta) te defi niranje objektivne funkcije. Jedan od pristupa rješava nju navedene problematike je matematičko modeliranje. Matematički model je sustav jednadžbi, čije komponente i struktura omogućavaju opis stanja nekog sustava te njegovu evoluciju u okvirima željene preciznosti. Svaki model ima svoj elementarni objekt, prostornu i vremensku skalu te korisnika. Prednosti matematičkog modeliranja u svrhu rješavanja multikriterijske optimizacije ponajprije su mogućnost razmatranja vrlo kompleksnih situacija te usporedba stvarnih i potencijalnih scenarija, mogućnost suprotstavljanja interesa te ocjenjivanje posljedica izabranog scenarija. Glavna manjkavost ovog pristupa je pojednostavljenje realnosti. Predavač je prezentirao primjer multikriterijske optimizacije u uzgajanju regularnih šuma. Za elementarne kriterije uzima socioekonomske i okolišne kriterije, a kao matematički model koristi simulator rasta sastojine Fagacées. Za objektivnu funkciju uzima krivulju samoizlučivanja stabala (eng. Self-thinning curve), a uzgojni scenariji definira prema indeksu relativne gustoće (eng. Relative Density Index, RDI). Od studentskih izlaganja posebnu pažnju zaokupio je ANAFORE model (ANAlysis of FORest Ecosys tems), sastojinski procesni model koji uključuje razvoj tkiva drva i pohranu ugljika u stablima (Deckmyn i dr. 2008). Predstavili su ga članovi istraživačke grupe Plant and Vegetation Ecology, Sveučilišta u Antwerpen, Belgija. Model je vrlo kompleksan, sadrži preko 180 parametara, obrađuje podatke na razini lista, stabla, sastojine, ekosustava te uključuje podatke o tlu, a na vremenskoj skali zahtijeva polusatne i dnevne ulazne podatke. Tjedan dana intenzivne nastave omogućio je polaznicima da svladaju osnove procesa modeliranja, te da se upoznaju s raznovrsnom primjenom ovog pristupa u području šumarstva. Dan odvojen za izlaganja studenata bio je idealna prilika za interaktivnu razmjenu znanja. Na kraju škole održan je i okrugli stol s temom Modeliranje kao alat u gospodarenju šumama. Uz općeprihvaćenu važnost procesnih modela pojedinačnog stabla, koji detaljnim rezultatima doprinose temeljnoj znanosti u šumarstvu i biljnoj biologiji, naglašena je i neophodnost robusnih, matematičkih jednadžbi koje se koriste za sastojinsko modeliranje, a čija se primjenjivost najbolje ogleda u šumarskoj praksi. REFERENCE Bakkenes, M., J. R. M. Alkemade, F. Ihle, R. Leemans, J. B. Latour, 2002: Assessing effects of forecasted climate change on the diversity and distribution of European higher plants for 2050, Global Change Biology 8 (4): 390–407. Chave, J., E. G. Leigh, 2002: A spatially explicit neutral model of beta-diversity in tropical forests, Theoretical Population Biology 62 (2): 153–168. Comins, H. N., R. E. McMurtrie, 1993: Long- term response of nutrient-limited forests to CO2 |
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2010 str. 90 <-- 90 --> PDF |
enrichment; equilibrium behaviour of plant-soil radial growth, and the role of changes in the cli- models, Ecological Applications 3 (4): 666–681. matic water balance for the growth of tree species in Europe, Causes and Consequences of Deckmyn, G., H. Verbeeck, M. Op de Beeck, Forest Growth Trends in Europe, 169–182. D. Vansteenkiste, K. Steppe and R. Ceulemans, 2008: ANAFORE: A stand-scale pro-Levins, R. 1968: Evolution in Changing Environcess- based forest model that includes wood ments, Princeton University Press. tissue development and labile carbon storage in Pretzsch,H., P. Biber, J. Dursky, 2002: The sin- trees, Ecological Modelling 215 (4): 345–368. gle tree-based stand simulator SILVA: construc- Economo, E. P., T. H. Keitt, 2008: Species diver-tion, application and evaluation, Forest Ecology sity in neutral metacommunities: a network ap-and Management 162 (1): 3–21. proach, Ecology Letters 11 (1): 52–62. Saint-André, L., J.-P. Laclau,J.-P. Bouillet, P. Ferber,J., 1995: Les systemes multi-agents: Vers une Deleporte, A. Miabala, N. Ognouabi, intelligence collective, Inter Editions, Paris. H. Bailléres, Y. Nouvellon, 2002: Integrative modelling approach to assess the sustainabi- Ferrier, S., A. Guisan, 2006: Spatial modelling of biodiversity at the community level, Journal of lity of the Eucalyptus plantations in Congo, IUFRO Working party S5.01.04, Harrison Hot Applied Ecology 43 (3): 393–404. Springer Resort. Hubbell, S. P., 2001: The Unified Neutral Theory of Spiecker, H., K. Mielikäinen, M. Köhl, J. Biodiversity and Biogeography, Princeton Uni- Skovsgaard, 1996: Growth trends in Euro versity Press. pean forests, EFI Research Report 5, Springer Jenkinson, D.S., J.H. Rayner, 1977: The turnover of Verlag, Berlin. soil organic matter in some of the Rothamsted classical experiments, Soil Science 123 (5): 298–305. Maša Zorana Ostrogović, dipl. ing. šum. Kahle, H.-P., H. Spiecker, R. Unseld, P.-J. Hrvatski šumarski institut Pérez-Martínez, J. Prietzel,K.-H. Mel-Trnjanska cesta 35, 10000 Zagreb lert, R. Straussberger, K.-E. Rehfuess, Kontakt e-mail: masao@sumins.hr 2008: Short-, medium- and log-term variation in SUMMARY: In the period from 7th to 14th of September 2008, NFZ.forestnet platform organized 4th Summer school in Le Tholy – Nancy, France, on subject “Modelling forest community organization, functions and dynamics for improving forest management”. NFZ.forestnet platform is a European network for education and research in forestry and it represents an active international cooperation of Nancy, Freiburg and Zürich, with the aim of increasing scientific excellence and visibility and to attract scientists and especially young researchers from all over Europe, thus contributing to the creation and structure of the European Research Area. Participants were MSc and PhD students in the field of forestry, from all over the world (France, England, Germany, Austria, Belgium, Italy, Croatia, Romania and Argentina). Lecturers were from acknowledged European scientific institutions; FVA (Freiburg), AgroParisTech-Engref (Nancy), IRD (Montpellier), CEA LSCE, Cirad (Montpellier) and INRA (Nancy and Avignon). In total, there participated 26 students and 12 lecturers. One week of intensive courses enabled students to master basics of modelling approach and to get an insight into diverse application of modelling in the forestry. Day dedicated to the students’ presentations was great opportunity for interactive exchange of knowledge. At the school end it was held a Table Ronde on topic “Modeling as tool for forest management”. Aside from great importance of process-based models that give detailed information and contribute to basic science in forestry and plant biology, the emphasis was given on significance of robust mathematical equations that are useful for stand modelling and applicable in foresters practice. |