DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| 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 |