Государственная инвентаризация лесов: ЛК РФ Статья 90. Государственная инвентаризация лесов / КонсультантПлюс

Содержание

Государственная инвентаризация лесов Южный ФО

Санкт-Петербург, Республика Коми, Республика Карелия, Псковская область, Новгородская область, Мурманская область, Ленинградская область, Калининградская область, Вологодская область, Архангельская область, Ненецкий автономный округ

Забайкальский край, Республика Бурятия, Хабаровский край, Сахалинская область, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Чукотский автономный округ, Магаданская область, Камчатский край, Еврейская автономная область, Амурская область

Ярославская область, Тульская область, Тверская область, Тамбовская область, Смоленская область, Рязанская область, Орловская область, Московская область, Липецкая область, Курская область, Костромская область, Калужская область, Ивановская область, Воронежская область, Владимирская область, Брянская область, Белгородская область

Ямало-Ненецкий автономный округ, Челябинская область, Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, Тюменская область, Свердловская область, Курганская область

Чувашская Республика, Ульяновская область, Удмуртская Республика, Саратовская область, Самарская область, Республика Татарстан, Республика Мордовия, Республика Марий Эл, Республика Башкортостан, Пермский край, Пензенская область, Оренбургская область, Нижегородская область, Кировская область

Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Ингушетия, Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская Республика, Кабардино-Балкарская Республика

Томская область, Республика Хакасия, Республика Тыва, Республика Алтай, Омская область, Новосибирская область, Красноярский край, Кемеровская область, Иркутская область, Алтайский край

Севастополь, Ростовская область, Республика Крым, Республика Калмыкия, Республика Адыгея, Краснодарский край, Волгоградская область, Астраханская область

Для чего нужна государственная инвентаризация лесов, разъясняет Ольга Тимофеева

По данным Федерального агентства лесного хозяйства (Рослесхоз), государственную инвентаризацию лесов будут проводить в каждом регионе России один раз в 10 лет. В этом году завершается первый ее этап. Начало второго запланировано на 2021 год. Работы проводятся на землях лесного фонда и землях иных категорий наземным способом с применением материалов дистанционного зондирования и методов математической статистики.

В ходе инвентаризации определят общую площадь лесов, процент лесистости каждого региона, примерное количество деревьев и общий запас древесины.

Заместитель председателя Государственной Думы, член фракции «Единой России» Ольга Тимофеева рассказала ER.RU, что полученные данные будут использоваться для жесткого контроля, решения стратегических задач в области лесопользования, экологии, планирования лесного хозяйства.

Парламентарий считает, что такие работы необходимо было провести давно.

«Когда мы занимались законом о так называемой «лесной амнистии», суть которого в том, чтобы устранить противоречия в государственных системах учета, то увидели, что информация о лесах не всегда соответствует действительности. Иногда по документам получалось, что в некоторых регионах площадь лесов едва ли не больше площади самих территорий. То есть учет лесов крайне некорректный. Многие леса были не поставлены на кадастровый учет», — рассказала она.

Депутат напомнила, что при принятии закона в постановлении Госдумы парламентарии рекомендовали Правительству в сжатые сроки обеспечить установление границ лесничеств и лесопарков хотя бы в непосредственной близости от крупных городов. «Леса однозначно и очень оперативно должны быть поставлены на кадастровый учет, сведения о границах – внесены в Единый государственный реестр недвижимости (ЕГРН)», — отметила Ольга Тимофеева.

Зампредседателя Госдумы рассказала также, что в комитете по природным ресурсам, собственности и земельным отношениям нижней палаты парламента сейчас находится законопроект, повышающий прозрачность в лесной сфере — он вводит систему отслеживания всей древесины от места заготовки до конечного потребителя. Есть законопроекты, уточняющие порядок использования лесов.

«Все эти меры должны сделать сферу открытой и прозрачной и помочь сохранить лес. Не будем забывать, что лес — это экология и здоровье граждан», — резюмировала Ольга Тимофеева.

Президент России Владимир Путин на совещании о развитии лесного комплекса назвал неприемлемым уровень его криминализации и потребовал жестко решать эту проблему, а также усилить госконтроль за лесным хозяйством. Глава государства считает необходимым дополнительно настроить механизмы управления и контроля за лесами, прежде всего реформировать систему лесоустройства, четко разграничив полномочия федеральных, региональных и местных органов власти. Он предложил ввести должность главного федерального государственного лесного инспектора по субъекту Федерации, а лесной надзор распространить на транспортировку, хранение и переработку древесины. Также глава государства инициировал появление правового института административного обследования лесных участков с применением современных дистанционных методов зондирования, беспилотных летательных аппаратов. Особое внимание необходимо уделить укреплению кадрового потенциала отрасли. В частности, на работников, занятых в лесном хозяйстве, предлагается распространить меры господдержки, которые действуют для молодых специалистов в сельской местности (прежде всего это касается приобретения или строительства жилья). 

Напомним, ранее секретарь Генсовета «Единой России» Андрей Турчак предложил создать систему космического мониторинга за лесами, усилить работу правоохранительных органов по борьбе с «черными лесорубами», устранить нехватку лесников, штат которых за последние годы был сокращен в сотни раз, «хотя бы на участках с высоким классом опасности». По мнению Андрея Турчака, необходимо повысить качество прогнозирования пожаров за счет учета опасности участков различных категорий, а не только анализа погодных условий в целом. Также стоит разработать меры оперативного противопожарного реагирования, особенно в регионах, где идет массовая вырубка леса.

ГОСУДАРСТВЕННАЯ ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ ЛЕСОВ — ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЛЕСНОГО ХОЗЯЙСТВА

  • Своевременное выявление и прогнозирование развития процессов, оказывающих негативное воздействие на леса
  • Оценка эффективности мероприятий по охране, защите, воспроизводству лесов
  • Информационное обеспечение управления в области использования, охраны, защиты, воспроизводства лесов
  • Информационное обеспечение федерального государственного лесного надзора (лесной охраны)
  • определение количественных и качественных характеристик лесов
  • дистанционный мониторинг использования лесов
  • оценка качества проведения и эффективности мероприятий по охране, защите и воспроизводству лесов, использования лесов наземными способами
  • формирование федеральных информационных ресурсов.

Государственная инвентаризация лесов проводится в соответствии со статьёй 90 Лесного кодекса Российской Федерации.

Работы по государственной инвентаризации лесов проводятся Федеральным агентством лесного хозяйства согласно пункту 5.4.5. Положения о Федеральном агентстве лесного хозяйства в отношении лесов, расположенных на землях лесного фонда и землях иных категорий, наземными и аэрокосмическими способами с использованием методов математической статистики.

Исполнителем работ по государственной инвентаризации лесов с 2007 года является Федеральное государственное бюджетное учреждение «Рослесинфорг». Выполнение работ осуществляется в соответствии с государственным заданием. Для проведения государственной инвентаризации лесов ежегодно запрашивается необходимая информация у федеральных органов исполнительной власти, органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления, в чьем ведении находятся леса.

Планирование объектов и объемов работ по государственной инвентаризации лесов осуществляется Федеральным агентством лесного хозяйства ежегодно в соответствии с государственной программой Российской Федерации «Развитие лесного хозяйства» на 2013-2020 годы».

Ежегодно по итогам выполнения мероприятий по государственной инвентаризации лесов составляются отчеты о результатах государственной инвентаризации лесов по субъектам Российской Федерации в разрезе лесничеств.

Копии отчетов государственной инвентаризации лесов направляются в федеральные органы государственной власти и органы государственной власти субъектов Российской Федерации, уполномоченные в области лесных отношений, и органы местного самоуправления.

При формировании федеральных информационных ресурсов осуществляется подготовка аналитических обзоров о состоянии лесов, их количественных и качественных характеристиках в границах по субъектам Российской Федерации, лесным районам, военным округам и в целом по Российской Федерации, если в их границах полностью завершены работы.

Аналитические обзоры о состоянии лесов, их количественных и качественных характеристиках размещаются Федеральным агентством лесного хозяйства на официальном сайте Рослесхоза в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» в I квартале года, следующего за годом их разработки.

Результаты государственной инвентаризации лесов используются для внесения документированной информации в государственной лесной реестр, при внесении изменений в лесные планы субъектов Российской Федерации, проведении лесоустройства, государственного лесопатологического мониторинга, государственного мониторинга воспроизводства лесов, плановых и внеплановых проверок исполнения субъектами Российской Федерации переданных полномочий Российской Федерации в области лесных отношений, при осмотре мест рубок и выявлении нарушений лесного законодательства, при проведении обязательных проверок при осуществлении федерального государственного лесного надзора (лесной охраны).

Государственная инвентаризация лесов будет завершена в 2020 году

Федеральное агентство лесного хозяйства завершило запланированный на 2019 год основной объем работ по государственной инвентаризации лесов России. В этом году мероприятия по определению количественных и качественных характеристик лесов прошли в 16 субъектах Российской Федерации, обследовано более 244 млн га леса.

«На данный момент инвентаризация лесов полностью проведена в 74 субъектах Российской Федерации. В 2020 году будут дообследованы остальные регионы и впервые в истории современной России будет получена полная, актуальная обобщенная информация о количестве и качестве российских лесов, состоянии насаждений, объеме накопленного углерода, экологических характеристиках лесов», – отметил глава Рослесхоза Сергей Аноприенко.

Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) проводится для оценки и учета лесных ресурсов. Оценка производится комплексно и всестороннее по 117 показателям. Это поможет потенциальным инвесторам и представителям органов государственной власти при планировании размещения предприятий лесопромышленного комплекса в регионах.

Работы по ГИЛ стартовали в 2007 году, ежегодно последовательно охватывая регионы страны. В этом году впервые государственная инвентаризация лесов проводилась в Волгоградской и Магаданской областях, республиках Ингушетия, Северная Осетия-Алания и Тыва, Кабардино-Балкарской и Чеченской республиках, а также в Республике Крым и городе федерального значения Севастополь.

В ряде регионов Сибири и Дальнего Востока стартовавшее ранее обследование лесов было продолжено на труднодоступных территориях. При этом ГИЛ охватила два крупнейших лесничества страны: Жиганское лесничество Республики Саха (Якутия), площадь которого достигает более 52 млн га, и Эвенкийское лесничество Красноярского края – более 49 млн га.

Работы были затруднены из-за труднодоступности территорий и сложности ландшафтов. В условиях полного отсутствия дорог в удаленных районах специалисты перемещались на вертолетах, высокопроходимой вездеходной технике и водным транспортом.

Государственная инвентаризация лесов проводится на землях лесного фонда и землях иных категорий наземным способом с применением материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и методов математической статистики. При проведении ГИЛ в лесных массивах закладываются так называемые постоянные пробные площади – лесные участки, на которых замеряются характеристики лесов. По итогам ГИЛ в этом году была сформирована сеть таких площадей в количестве 4,3 тысяч единиц, которые будут использоваться в дальнейшем для оценки динамики всех изменений в состоянии российских лесов.

Федеральное агентство лесного хозяйства проводит работы по ГИЛ ежегодно в соответствии с Государственной программой Российской Федерации «Развитие лесного хозяйства» на 2013–2020 годы, утвержденной постановлением Правительства РФ от 15 апреля 2014 года № 318.

 

Пресс-служба Рослесхоза

Официальный интернет-портал Республики Карелия

All news

 Press secretary of the Head of the Republic of Karelia

 Управление пресс-службы Главы Республики Карелия

    Администрация Главы Республики Карелия

 Пресс-служба Полномочного представителя Президента РФ в СЗФО

    Аппарат Главного федерального инспектора в РК

 Новости органов государственной власти РК

    Министерство здравоохранения Республики Карелия

    Министерство культуры Республики Карелия

    Министерство образования и спорта Республики Карелия

         Карельский филиал РАНХиГС

         Петрозаводский государственный университет

    Министерство природных ресурсов и экологии Республики Карелия

    Министерство сельского и рыбного хозяйства Республики Карелия

    Министерство социальной защиты Республики Карелия

    Министерство финансов Республики Карелия

    Министерство экономического развития и промышленности Республики Карелия

    Министерство национальной и региональной политики Республики Карелия

    Министерство строительства, жилищно-коммунального хозяйства и энергетики Республики Карелия

    Министерство по дорожному хозяйству, транспорту и связи Республики Карелия

    Министерство имущественных и земельных отношений Республики Карелия

    Государственный комитет Республики Карелия по обеспечению жизнедеятельности и безопасности населения

    Государственный комитет Республики Карелия по строительному, жилищному и дорожному надзору

    Государственный комитет Республики Карелия по ценам и тарифам

    Управление по охране объектов культурного наследия Республики Карелия

    Управление Республики Карелия по обеспечению деятельности мировых судей

    Управление записи актов гражданского состояния Республики Карелия

    Управление труда и занятости Республики Карелия

    Управление по туризму Республики Карелия

  Антитеррористическая комиссия в Республике Карелия

  Постоянное представительство Республики Карелия при Президенте РФ в Москве

  Пресс-служба Правительства Республики Карелия

  Пресс-служба Совета Федерации Федерального Собрания РФ

  Пресс-служба УФСБ России по Республике Карелия

 Segezha Group

 Администрация Прионежского муниципального района

 Администрация Пудожского муниципального района

 АНО «Агентство стратегических инициатив»

 АНО «Россия – страна возможностей»

 АО «Корпорация развития Республики Карелия»

 АО «Газпром газораспределение Петрозаводск»

 АО «Карельский окатыш»

 АО «Прионежская сетевая компания»

 Аппарат Уполномоченного по правам человека в Республике Карелия

 Военный комиссариат Республики Карелия

 Государственная корпорация развития «ВЭБ.РФ»

 Детский благотворительный фонд «ОТКРЫТЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ»

 Информационный туристский центр РК

 Кадастровая палата по Республике Карелия

 Карелиястат

 Карельская таможня

 Карельский филиал компании «Россети Северо-Запад»

 Карельский филиал ПАО «Ростелеком»

 Карельский филиал РАНХиГС

 Карельский центр развития добровольчества

 Карельское региональное отделение ВОО «Молодая Гвардия Единой России»

 Корпорация развития Республики Карелия

 Макрорегиональный филиал «Северо-Запад» ПАО «Ростелеком»

 Министерство внутренних дел по Республике Карелия

 Министерство экономического развития РФ

 Общественная палата Республики Карелия

 Общественный координационный штаб помощи жителям Донбасса

 Октябрьская железная дорога – филиал ОАО «РЖД»

 ООО «Автоспецтранс»

 ООО «КЭО»

 Оперативный штаб Правительства РК по борьбе с коронавирусом

 Организационный комитет конкурса «Лидеры Карелии»

 Оргкомитет Всемирного Фестиваля уличного кино

 Оргкомитет Всероссийского конкурса «Лидеры России»

 Отделение – Национальный банк по Республике Карелия Северо-Западного главного управления Центрального банка РФ

 Пограничное управление ФСБ России по Республике Карелия

 Пресс-служба УФПС Республики Карелия — филиала АО «Почта России»

 Пресс-служба Администрации Кондопожского муниципального района

 Пресс-служба Администрации Петрозаводского городского округа

 Пресс-служба АНО «Россия – страна возможностей»

 Пресс-служба аппарата Совета Безопасности Российской Федерации

 Пресс-служба Главного управления МЧС России по Республике Карелия

 Пресс-служба Законодательного Собрания Республики Карелия

 Пресс-служба Молодежного Правительства Республики Карелия

 Пресс-служба Московского подворья Валаамского монастыря

 Пресс-служба музея-заповедника «Кижи»

 Пресс-служба Национального парка «Водлозерский»

 Пресс-служба Общероссийского народного фронта в Карелии

 Пресс-служба Отделения ПФР по Республике Карелия

 Пресс-служба ПетрГУ

 Пресс-служба УФСБ России по Республике Карелия

 Пресс-служба филиала МРСК Северо-Запада «Карелэнерго»

 Пресс-центр Администрации Петрозаводского городского округа

 Пресс-центр администрации Прионежского района

 Пресс-центр Карельского землячества в Москве

 Рабочие органы

    Комиссия по вопросам помилования на территории Республики Карелия

 Региональное отделение ДОСААФ России Республики Карелия

 Региональное отделение Фонда социального страхования РФ по РК

 Редакция журнала «Север»

 Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ)

 Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера

 Стратегическое партнерство «Северо-Запад»

 Строительная компания «КСМ»

 Уполномоченный по защите прав предпринимателей в Республике Карелия

 Уполномоченный по правам ребенка в Республике Карелия

 Уполномоченный по правам человека в Республике Карелия

 Управление Минюста России по Республике Карелия

 ​Управление Минюста России по Республике Карелия

 Управление Роскомнадзора по Республике Карелия

 Управление Роспотребнадзора по Республике Карелия

 Управление Росреестра по Республике Карелия

 Управление Федеральной антимонопольной службы по Республике Карелия

 Управление Федеральной антимонопольной службы по РК

 Управление Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций по Республике Карелия

 УФНС России по Республике Карелия

 УФПС Республики Карелия — филиала АО «Почта России»

 ФАУ «Главгосэкспертиза России»

 ФГБПОУ «Государственное училище (техникум) олимпийского резерва в г. Кондопоге»

 ФГБУ «ЦЖКУ» Минобороны России

 ФАУ «Главгосэкспертиза России»

 ФГБУК «Музей Победы»

 Федеральное казенное учреждение «Военный комиссариат Республики Карелия»

 Филиал АО «АЭМ-технологии» «Петрозаводскмаш» в Петрозаводске

 Филиал РТРС «Радиотелевизионный передающий центр Республики Карелия»

 ФКУ Упрдор «Кола»

 Фонд содействия реформированию ЖКХ

 Центральная избирательная комиссия Республики Карелия

 ЦУР Республики Карелия

В Республике Коми начнется масштабная инвентаризация лесов  

В Республике Коми начнется масштабная инвентаризация лесов  

В Республике Коми начнется масштабная инвентаризация лесов  

В рамках второго цикла государственной инвентаризации лесов специалисты Рослесинфорга изучат 2,8 млн га лесных земель на территории Республики Коми в 2022 году. Полностью работы завершатся к 2025 году. Эксперты пересчитают деревья на территории более 38 млн га.

С июня по сентябрь текущего года специалисты Пермского филиала Рослесинфорга и филиала по Республике Коми определят количественные и качественные характеристики лесов на территории городских округов Cысольский, Койгородский, Сыктывкар, Усть-Вымский и Сыктывдинский. Они оценят породный состав, средний возраст деревьев, запас древесины и другие важные характеристики. Также посчитают накопленные запасы углерода.

«Потенциал региона по нейтрализации парниковых газов достаточно велик. Леса здесь занимают 72,7 процента территории. По примерным оценкам на сегодняшний день деревья, произрастающие на территории Республики, накопили до 1 655,2 млн т. углерода. Более точные данные мы получим после проведения всех работ в рамках государственной инвентаризации.», – поделился директор филиала Рослесинфорга по Республике Коми Владимир Рочев.

В рамках проведения работ по государственной инвентаризации специалисты филиалов проведут полевые исследования, а также учтут данные дистанционного мониторинга Земли.

Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) проводится Рослесинфоргом с 2007 года в отношении лесов, расположенных на землях лесного фонда и землях иных категорий.

Первый цикл ГИЛ завершился в 2020 году и охватил 1 187,6 млн га лесных земель. В соответствии с государственной программой «Развитие лесного хозяйства» второй цикл стартовал в 2021 году и продлится до 2030 года включительно. В рамках определения количественных и качественных характеристик лесов в 2022 году запланировано проведение работ на территории 22 субъектов Российской Федерации на площади 77,5 млн. га.

 

 

Космические снимки для государственной инвентаризации лесов

ЗАКАЗЧИК: ФГУП «Рослесинфорг».

ЦЕЛЬ ПРОЕКТА:

Информационное обеспечение материалами цифровой космической съемки для проведения государственной инвентаризации лесов.

Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) представляет собой мероприятия по проверке состояния и использования лесов, их количественных и качественных характеристик. Проведение дистанционного мониторинга использования лесов, который является одним из направлений ГИЛ, осуществляется на территориях с наиболее интенсивным лесопользованием.


Рис. Отображение на специализированном веб-портале схемы покрытия объектов мониторинга

ВЫПОЛНЕННЫЕ РАБОТЫ:

Информационное обеспечение материалами цифровой космической съемки для проведения государственной инвентаризации лесов в части дистанционного мониторинга использования лесов.

  • В 2011 г. в полном объеме выполнено однократное покрытие новой и архивной космической съемкой территории 215 лесничеств, расположенных в 30 субъектах РФ, общей площадью более 1,6 млн кв. км группировками спутников DigitalGlobe и BlackBridge AG.
  • В 2012 г. в полном объеме выполнено полное однократное покрытие новой и архивной космической съемкой территории 186 лесничеств, расположенных в 33 субъектах РФ, общей площадью более 1,3 млн кв. км с разрешением 2 м группировкой спутников DigitalGlobe.
  • В 2013 г. в полном объеме выполнено полное однократное покрытие новой космической съемкой территории 40 лесничеств, расположенных в 12 субъектах РФ, общей площадью более 350 тыс. кв. км с разрешением 2 м группировкой спутников DigitalGlobe.

Информационное обеспечение материалами цифровой космической съемки для проведения государственной инвентаризации лесов в части определения количественных и качественных характеристик лесов.

  • В 2011 г. в полном объеме выполнено однократное покрытие новой космической съемкой территории 141 лесничеств, расположенных в 38 субъектах РФ, общей площадью более 300 тыс. кв. км группировкой спутников BlackBridge AG с разрешением 5 м (95% площади) и группировкой спутников DigitalGlobe с разрешением 0,5 м (5% площади).
  • В 2014 г. в полном объеме выполнено однократное покрытие новой и архивной космической съемкой территории лесничеств, расположенных в 27 субъектах РФ, общей площадью более 550 тыс. кв. км группировкой спутников BlackBridge AG с разрешением 5 м (91% площади) и группировкой спутников DigitalGlobe с разрешением 1,2 м (9% площади).

РЕЗУЛЬТАТЫ

  • Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных лесорастительных зонах и отличающихся большим породным разнообразием, дистанционный мониторинг является эффективным способом отслеживания незаконных рубок и выявления самовольного использования земель лесного фонда. Количество нарушений в лесничествах, в которых дистанционный мониторинг проводился на протяжении 4 лет и более, снизилось до 15% по сравнению с первым годом дистанционного мониторинга.
  • По данным с космических аппаратов WorldView-1, WorldView-2, GeoEye-1, QuickBird можно получать пространственную информацию об объектах с точностью масштаба 1:10 000−1:25 000 для равнинных территорий и 1:25 000−1:50 000 для предгорных и горных территорий без дополнительной опорной информации, а после ортотрансформирования с использованием опорных точек и высокоточной ЦМР можно увеличить точность масштаба до 1:5000.

Возврат к списку

Национальная программа инвентаризации и анализа лесов

Оповещение пользователя:

Скоро выйдет новая версия DATIM! Установка произойдет четверг, 14 апреля 2022 г. , начало в 13:00 по тихоокеанскому стандартному времени, в это время DATIM будет временно недоступен в течение примерно двух часов. Спасибо за терпеливость.

*** Уведомление ***    Директор по информационным технологиям регулярно проводит профилактические обновления на наших серверах по пятницам с 21:00 до 23:00 по восточному поясному времени.Онлайн-инструменты могут быть временно недоступны во время периода обслуживания. Спасибо за Ваше понимание.

4 ноября 2021 г.: Внимание! Отчеты ATIM с использованием ALP округа, единицы или административного лесного кода NFS в качестве выбора формата столбца приведут к неточным результатам как в формате Excel, так и в формате XML. Эта проблема отсутствует при выводе HTML.

21 октября 2021 г.: Внимание! Инвентаризация Аляски FIA пространственно неполна, а границы единиц инвентаризации FIA не совпадают с границами районов Аляски и переписных участков или экорегионов.Поэтому оценки и статистические данные, основанные на этих пространственных характеристиках, могут вводить в заблуждение. Для получения дополнительной информации см. сопроводительную документацию здесь .

27 сентября 2021 г.: Существует известная проблема с EVALIDator и API EVALIDator, касающаяся временных выборок в отчетах об изменениях. Если пользователи выбирают «Год инвентаризации» для страницы, строки или столбца, распознается и используется для отчетов только параметр «Текущий временной период», даже если сделан другой временной выбор.

14 июня 2021 г.: EVALIDator продолжает испытывать проблемы со стабильностью. ИТ-директор определил, что сервер, на котором в данный момент работает EVALIDator, нестабилен, что приводит к периодической недоступности. Если вы не можете получить доступ к EVALIDator, используйте DATIM . DATIM предоставляет те же возможности, что и EVALIDator, а также дополнительные функции, которые могут оказаться полезными для пользователей.

6 августа 2020 г.: Мы находимся в процессе обновления периодических наборов данных повторных измерений для некоторых штатов.Вы можете найти список затронутых штатов и связанных с ними групп оценки вместе с подтверждающей документацией здесь .


Для получения дополнительной информации обращайтесь по любому из следующих телефонов:

Исследовательская станция Роки-Маунтин – Группа анализа ([email protected])

Pacific Northwest Research Station – Glenn Christensen ([email protected]) 503-808-2064

Северная исследовательская станция — NRS Чарльза Барнетта ([email protected]) 603-868-7620

Южная исследовательская станция – Кэрол Перри ([email protected]) 828-257-4236

Национальная инвентаризация лесов Соединенных Штатов Америки

Национальная инвентаризация лесов Соединенных Штатов Америки | Поиск по дереву Перейти к основному содержанию

.gov означает, что это официально.
Веб-сайты федерального правительства часто заканчиваются на .gov или .mil.Прежде чем делиться конфиденциальной информацией, убедитесь, что вы находитесь на сайте федерального правительства.

Сайт защищен.
https:// гарантирует, что вы подключаетесь к официальному веб-сайту и что любая предоставленная вами информация шифруется и передается безопасно.

Тип публикации:

Научный журнал (JRNL)

Первичная(ые) станция(и):

Северная исследовательская станция

Источник:

Журнал лесоведения.24(3): 127-135.

Описание

Задачей программы Лесной инвентаризации и анализа (FIA) Лесной службы Министерства сельского хозяйства США является проведение национальной инвентаризации лесов Соединенных Штатов Америки с целью оценки площади лесных угодий; объем, прирост и изъятие лесных ресурсов; и здоровье леса. В число пользователей данных, оценок и сопутствующих продуктов FIA входят землеустроители, политики и лица, принимающие решения, лесная промышленность, экологические организации и университетские исследователи.Для выполнения своей миссии программа FIA разработала схему отбора проб с интенсивностью приблизительно один постоянный участок на 2400 га по всей стране. В зависимости от региона страны каждый участок переоценивается с интервалом в пять или десять лет. Программа публикует данные ежегодно и сообщает оценки на уровне округов по каждому штату каждые пять лет.

Цитата

МакРобертс, Рональд Э. 2008.Национальная инвентаризация лесов Соединенных Штатов Америки. Журнал лесоведения. 24(3): 127-135.

Примечания к публикации

  • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и приложить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
  • Эта статья была написана и подготовлена ​​служащими правительства США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/17065

Лесная инвентаризация и анализ — Южная группа государственных лесничих

Информация

Леса Юга отличаются от тех, что были 200 лет назад, и они продолжают меняться.Урбанизация, отсутствие пожаров, лесозаготовки, фрагментация, владение лесами и лесопользование — вот лишь некоторые компоненты этого изменения. Результаты лесной инвентаризации и анализа оказались полезными для принятия решений по экономическому развитию и лесному планированию, а также для анализа поставок древесины.

Сегодня лица, принимающие решения, требуют актуальных оценок здоровья и использования лесов, которые выходят за рамки периодической инвентаризации прошлое, чтобы они могли реагировать на быстро растущие изменения в южной ландшафты и население.Из-за важности использования древесины отрасли и все ценности леса на юге, устойчивость ресурсов необходимо постоянно оценивать своевременно и точно.

Через ежегодные инвентаризации, Южная исследовательская станция, Группа исследовательской работы по инвентаризации и анализу лесов (FIA). измеряет и оценивает эти изменения в лесной экосистеме. Разработка новые процедуры и связанные с ними затраты на улучшение сбора, анализа и передача данных является непрерывным процессом и коллективными усилиями Исследовательский отдел FIA, Южная группа государственных лесничих, университеты, лесная промышленность и другие государственные учреждения.

Государственные лесники являются основными партнерами; оказание помощи, которая увеличивает ассигнования из федерального бюджета на эти программы.

Непрерывная инвентаризация лесов штата Висконсин (WisCFI) |

Непрерывная инвентаризация лесов штата Висконсин (WisCFI) собирает статистически достоверные данные о состоянии лесов штата Висконсин и сообщает о них.Данные собираются из системы постоянных участков для отслеживания состояния леса на ежегодной основе.

WisCFI предоставляет беспристрастную и достоверную информацию на уровне собственности с возможностью сравнения с региональными тенденциями, такими как инвентаризация и анализ лесов [выход из DNR]. Эти данные также могут помочь в государственном лесном планировании, управлении и мониторинге. Информация, собранная в WisCFI, может использоваться для отслеживания состояния и тенденций в отношении площади лесов, покрытия, объема, роста, смертности, изъятий, среды обитания и общего состояния здоровья.

Методы

Инвентаризация охватывает 10 участков, отнесенных к государственным лесам. Эти леса обычно расположены в северной половине штата и составляют 526 947* акров:

  • Государственный лес Блэк-Ривер — 68 706 акров
  • Государственный лес реки Брюле — 46 667 акров
  • Экспериментальный лес Кули — 2944 акра
  • Государственный лес реки Фламбо — 89 975 акров
  • Государственный лес губернатора Ноулза — 20 614 акров
  • Государственный лес Северного Хайленда — Американский легион — 234 366 акров
  • Государственный лес Кеттл Морейн (северная единица) — 30 041 акр
  • Государственный лес Кеттл Морейн (южная часть) — 21 315 акров
  • Государственный лес реки Пештиго — 9 403 акра
  • Государственный лес Пойнт-Бич — 2917 акров

Сбор данных

WisCFI использует систему графиков для сбора данных.Участки размещены с плотностью примерно один участок на 200 акров государственных лесных угодий. Каждый год пятая часть участков, называемая панелью, отбирается для сбора данных.

Процесс сбора данных WisCFI начался в 2007 г., а в 2011 г. завершился первый полный цикл сбора данных для всех пяти панелей. В 2012 г. те же участки из первой панели подвергались повторной выборке, и каждый последующий год будет повторная выборка следующей панели. Путем повторной выборки участков собираются данные о росте, отмирании и вырубке деревьев, среди прочего.

Полевые руководства

  • Полевое руководство, том I
  • Полевое руководство, том II

Отчеты

Государственный лесной отчет за 2012 год

Таблицы данных WisCFI

Загрузка данных

Получите доступ к самым последним данным Wisconsin CFI, а также к самым последним данным Wisconsin FIA от Министерства сельского хозяйства США. Сайт Лесной службы [выход из ДНР].

Местоположение участка WisCFI и политика доступа

Чтобы сохранить целостность участков, их точное местоположение держится в секрете. Приблизительно местоположения участков WisCFI доступны для общественности.

Запросы на точное местонахождение участков подлежат рассмотрению и утверждению Комитетом по доступу к участкам WisCFI департамента [PDF]. Все запросы на точное расположение участков должны быть представлены в письменной форме и зависят от одобрения департамента (подробности см. в политике расположения участков [PDF]).

Доступ к точному местоположению участков предоставляется только на условиях официального письменного соглашения, которое начинается с отправки формы запроса расположения участков [PDF].Загрузите и распечатайте форму или свяжитесь с Брайаном Андерсоном, аналитиком по инвентаризации леса. Если после рассмотрения запрос будет удовлетворен, обе стороны должны заключить официальный меморандум о взаимопонимании.

Национальная программа лесной инвентаризации и анализа (FIA) — Лесная служба США

Программа инвентаризации и анализа лесов [exit DNR] Лесной службы США предоставляет информацию, необходимую для оценки лесов Америки на национальном уровне. На этом веб-сайте представлены отчеты FIA, данные и инструменты, библиотека, ссылки и другая важная информация о национальных программах, включая онлайн-данные инвентаризации лесов (FIDO), EVALIDator и FIA DataMart.

Стратегическая национальная инвентаризация городских лесов США | Журнал лесного хозяйства

Аннотация

В ответ на стратегический план, требуемый Законом о сельском хозяйстве от 2014 года, программа лесной инвентаризации и анализа (FIA) Министерства сельского хозяйства США инициирует стратегическую инвентаризацию городских лесов страны. Инвентаризация предназначена для предоставления своевременных и достоверных данных о городских лесах, тем самым удовлетворяя растущую потребность в информации о деревьях, расположенных в населенных пунктах, где проживает более 80% людей.Программа отслеживает состояние и тенденции роста деревьев в городских условиях (т. е. городских лесов), позволяя оценивать их состав и структуру, экосистемные услуги и ценности, здоровье и риск заражения вредителями и болезнями. При полной реализации при наличии финансирования, ресурсов и партнерских отношений программа в том виде, в каком она была разработана, будет предоставлять ежегодные обновления состояния городских лесов на площади примерно 68 миллионов акров земли и в 100 самых густонаселенных городах США. Традиционная инвентаризация лесных угодий FIA продолжается и дополняется новой городской инвентаризацией, предоставляющей средства для более полной оценки деревьев и лесных ресурсов в Соединенных Штатах.

Городские леса обеспечивают множество преимуществ, улучшающих качество жизни людей, проживающих в городских условиях. Инициируя городскую инвентаризацию, программа FIA стремится предоставлять согласованные, своевременные и достоверные данные о городских лесах в Соединенных Штатах и ​​​​таким образом удовлетворять потребности пользователей и партнеров, как указано в ее стратегическом плане. В дополнение к исходной информации городская инвентаризация предоставит управляющим информацию об изменениях в городских лесах, чтобы помочь направить или смягчить изменения в лесах и окружающей среде для получения желаемых результатов.Государственные, региональные и национальные оценки городских лесов, полезные для разработки политики, будут усилены стандартизированными процедурами сбора данных. Инвентаризация городов является важным шагом на пути к более плавному мониторингу сельских и городских районов и оценке «всех деревьев», которые потребуются для решения проблем, связанных с расширением городов по отношению к прилегающим сельским и лесным угодьям.

Взаимодействие между людьми и городскими лесами сейчас более актуально, чем когда-либо в истории страны.Больше людей проживает в городских районах, которые определяются как плотно застроенные жилые, коммерческие и другие нежилые районы (US Census Bureau 2012a). С 2000 по 2010 год процент населения США, проживающего в городских районах, увеличился с 79,0% до 80,7%, при этом городское население увеличилось с 222,4 млн до 249,3 млн человек, т. е. на 12,1% (US Census Bureau 2012a, 2017). По прогнозам, к 2050 году 340 миллионов человек (87,4% населения США) будут жить в городских районах (Duffin 2019, Vespa et al.2020).

Городские леса, включающие все деревья в городских условиях, влияют на благоустроенность городов и качество жизни в городских районах. Городские леса США ежегодно приносят более 18 миллиардов долларов в виде выгод, связанных с удалением загрязнения воздуха, секвестрацией углерода и сокращением энергопотребления (Nowak and Greenfield 2018b). Однако в последние годы древесный покров в городах сокращается, уменьшившись на 690 000 акров с 40,4% (примерно 2009 г.) до 39,4% (примерно 2014 г.) (Nowak and Greenfield 2018a).Эта потеря составляет 138 000 акров древесного покрова в год или около 28,5 миллионов деревьев в год. Учитывая величину стоимости ресурсов и темпы изменений, возрастает потребность в достоверной, последовательной и своевременной информации о городских лесных ресурсах для поддержки управления, планирования и политики (Cumming et al. 2008, Corona 2016).

Городские земли расширяются, что имеет важные последствия для прилегающих сельских районов и лесных массивов. С 2000 по 2010 год городская земля в граничащих с ней Соединенных Штатах выросла с 57.5 млн акров (3,0% площади земли) до 67,6 млн акров (3,6%), увеличившись на 17,5%. По прогнозам, к 2060 году доля городских земель увеличится до 8,6%, т. е. на 95,5 млн акров, что превышает площадь Монтаны (Nowak and Greenfield, 2018b). Расширение городских территорий напрямую преобразует землю и может привести к потере лесных угодий. Инвазивные виды, неуправляемая рекреация, фрагментация и лесные пожары, связанные с урбанизацией, могут представлять угрозу устойчивости лесов (Nowak et al. 2005). Этот сельско-городской континуум все чаще признается важной областью, нуждающейся в мониторинге, хотя и связанной с уникальным набором проблем (Westfall et al.2018).

Программа инвентаризации и анализа лесов (FIA) Лесной службы Министерства сельского хозяйства США (USDA) собирает и распространяет данные и информацию о национальных лесах. Оценки площади и состояния лесных угодий, включая как запас, так и изменение количества деревьев, объема, биомассы и углерода, являются основными продуктами FIA. Информация, предоставляемая FIA, помогает улучшить управление лесным хозяйством и планирование, разработку политики, учет выбросов углерода, оценку здоровья лесов, оценку устойчивости и принятие инвестиционных решений в отрасли (USDA Forest Service 2016).

Закон о сельском хозяйстве 2014 г. (публичный закон 113–79, сек. 8301), широко известный как Закон о фермерских хозяйствах 2014 г., призвал к разработке стратегического плана FIA с подробным описанием организации, процедур и финансирования, необходимых для достижения нескольких элементов, изложенных в действовать. В 2016 году FIA опубликовала стратегический план, который включал элемент Закона о фермерских хозяйствах: «провести ежегодную инвентаризацию деревьев в городских условиях, включая состояние и тенденции развития деревьев и лесов, а также оценку их экосистемных услуг, ценности, здоровья и риска для вредителей». и болезней» в Стратегическом плане FIA Вариант C — Национальная основная программа (Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, 2016 г., стр.14).

Могут потребоваться годы, чтобы наладить действующую общенациональную инвентаризацию с квалифицированным и полностью укомплектованным персоналом, внедряющим полностью проверенные и широко признанные протоколы. Здесь мы описываем предполагаемые основные особенности годовой инвентаризации деревьев в городских условиях, включая общую информацию о дизайне выборки, оценке, сборе данных, управлении информацией и отчетности. Мы обсуждаем сходства и различия между городской инвентаризацией и национальной инвентаризацией лесных угодий, а также общегородскими инвентаризациями i-Tree Eco.Достижения в продвижении стратегического видения представлены вместе с целями, предполагающими в конечном итоге полную реализацию.

Фон

Первые наземные учеты растительности, проведенные для всего города, были проведены в конце 1980-х и начале 1990-х годов (Nowak 1994). Первая национальная оценка ресурсов городских лесов в США была опубликована в 2000 г. (Дуайер и др., 2000 г., Новак и др., 2001 г.). В 2000-х годах городские кадастры все чаще признавались в качестве источника информации, которая может поддерживать управление природными ресурсами и принятие политических решений государственными и местными властями.Расчет выгод и услуг городских лесов становится все более доступным благодаря разработке и совершенствованию программных средств, в которых учитываются результаты последних исследований, касающихся городских лесов. Например, модель «Влияние городских лесов» (UFORE) была создана для оценки структуры и функций городских лесов с использованием инвентаризации лесов, древесного покрова, метеорологических данных и данных о концентрации загрязнения (Nowak and Crane 2000). В 2006 году UFORE была включена в состав i-Tree (www.itreetools.org), набор программных инструментов, которые оценивают структуру и преимущества городских лесов, при этом UFORE переименовывается в i-Tree Eco. По состоянию на 2019 год более 410 000 пользователей по всему миру использовали инструменты i-Tree, включая академические учреждения, консультантов по лесному хозяйству, государственных чиновников и некоммерческие группы. Благодаря совместным усилиям Лесной службы, Davey Tree Expert Company, Arbor Day Foundation, Общества муниципальных лесоводов, Международного общества лесоводства и Casey Trees возможности набора программных инструментов продолжают развиваться и расширяться (i-Tree 2020). ).

Программа FIA восходит к 1930-м годам, когда проводились периодические исследования лесных ресурсов в каждом штате. В 1999 году FIA начала переход к ежегодной инвентаризации лесных угодий, проводимой одновременно по всей стране (Gillespie 1999, USDA Forest Service 2016). Переход от инвентаризации древесины к инвентаризации лесов расширил область применения данных и информации FIA, выйдя за рамки товароведческой тематики и охватив интересы охраны окружающей среды и лесных экосистем (McRoberts et al. 2005).Даже при расширенном фокусе большинство деревьев в городских условиях остались за рамками программы мониторинга. При инвентаризации лесных угодий данные собираются с деревьев на землях, соответствующих определению леса FIA; таким образом, многие деревья в городских условиях не включены (Riemann 2003, Nowak et al. 2006, 2013, Cumming et al. 2008).

Деятельность FIA в городских условиях расширялась по мере того, как управляющие городскими лесами, некоммерческие группы, граждане и государственные чиновники сообщали о необходимости такой информации, а также по мере того, как увеличивались знания о значении городских лесов и расширялись возможности количественной оценки и монетизации выгод.Hershey and Birch (1996) объединили существующие данные FIA с геопространственными слоями Бюро переписи населения США, чтобы оценить площадь городских лесов в Нью-Йорке. В исследовании территории пяти округов в Мэриленде Риманн (2003) продемонстрировал, что деревья в нелесных условиях присутствовали в достаточном количестве, чтобы существенно увеличить оценки характеристик деревьев (например, количество, площадь основания, углерод), которые обычно рассчитываются только на основе данных. лесные условия. В континентальных Соединенных Штатах только 13,7% городских земель, или около 38.6% всего городского древесного покрова измеряется участками инвентаризации лесных угодий FIA (Nowak et al. 2013). Городской лесной покров в Соединенных Штатах является значительным, в среднем 39,4% по стране и площадью около 26,8 млн акров (Nowak and Greenfield 2018b).

Камминг и др. (2008) сообщили об усилиях по пилотированию городской инвентаризации FIA и модели UFORE в Индиане (Nowak et al. 2007), Висконсине (Cumming et al. 2007), Нью-Джерси, Теннесси (Nowak et al. 2012a) и Колорадо. Результаты включали оценки структуры городских лесов по всему штату (т.g., количество и базальная площадь деревьев по видам и классам диаметра) и оценки структурной ценности, удаления загрязнений, энергосбережения зданий, предотвращения стока, накопления углерода и связывания углерода. Структурная ценность, удаление загрязнений, энергосбережение в зданиях и предотвращение стока стали новыми областями для FIA, не имеющими аналогов в области мониторинга и отчетности в сельских лесах. Затем последовали усилия в других штатах, включая Великие равнины (Канзас, Небраска, Северная Дакота, Южная Дакота; Новак и др.2012b), Вашингтон, Орегон и Калифорния. Эти ранние попытки продемонстрировали, что структура выборки и протоколы FIA с некоторыми изменениями могут успешно контролировать городские леса в больших масштабах (Nowak et al. 2006, Cumming et al. 2008).

Определение городских лесов

Инициатива городской инвентаризации представляет собой расширение с изменением усилий FIA по мониторингу, направленных на получение информации о городских лесах, которые определяются как все деревья в городских условиях.Различные цели программы приводят к тому, что городская среда строится с использованием одной из двух моделей (рис. 1). Для первой цели программы — обеспечения охвата городских лесов на стратегическом уровне по всей стране — FIA использует городские районы, определенные Бюро переписи населения США. Бюро переписи населения США выделяет два типа городских районов, оба из которых включены в стратегические цели инвентаризации FIA: урбанизированные районы (UA) и городские кластеры (UC). UA — это плотно застроенная территория, на которой проживает 50 000 и более человек. UC представляют собой плотно застроенные территории с населением не менее 2500, но менее 50 000 человек.По данным переписи населения США 2010 года, по всей стране насчитывалось 486 UA и 3087 UC, занимающих площадь около 68 миллионов акров (US Census Bureau 2012a, 2012b, 2017). Вторая цель программы состоит в том, чтобы обеспечить стратегическую городскую инвентаризацию для городов США с наибольшим населением. FIA нацелена на города с населением не менее 200 000 человек по данным переписи населения США 2010 года и разграничивает городскую территорию, используя границы мест Бюро переписи населения США. Включено несколько городов с населением менее 200 000 человек, чтобы гарантировать, что в каждом штате есть хотя бы один целевой город в программе.В тех случаях, когда два или более крупных города находятся в одном и том же районе (т. е. в одной и той же базовой статистической области), планируется оценить наиболее густонаселенный город. При наличии этих критериев примерно 100 городов будут включены после того, как будут полностью обеспечены финансирование, ресурсы и партнерские отношения.

Рисунок 1.

Городские районы и города, включенные в городской кадастр.

Рисунок 1.

Городские районы и города, включенные в городской кадастр.

При определении дерева FIA опиралась на обширный опыт инвентаризации лесных угодий, пилотных городских инвентаризаций и инвентаризаций i-Tree.В качестве отправной точки все виды деревьев, учтенные в инвентаризации лесных угодий, были включены в инвентаризацию городов. Дополнительный список видов для городских условий включал виды деревьев, которые в основном встречаются в городских условиях. Отдельные списки видов являются осложняющим фактором при объединении данных инвентаризации лесных и городских территорий для оценки (например, Staudhammer et al. 2018, Westfall et al. 2018). В 2019 году FIA провела обширный обзор включения видов, кульминацией которого стало принятие единого списка видов, который в дальнейшем применяется как к лесным, так и к городским кадастрам.

Рамка выборки, конфигурация графика и измерения

Шестиугольная основа выборки, разработанная для инвентаризации лесных угодий, используется в инвентаризации городов. Базовая интенсивность пространственной выборки для городских районов составляет один участок примерно на 6000 акров, т. е. такая же базовая пространственная интенсивность, как и при инвентаризации лесных угодий. Интенсивность пространственной выборки увеличивается в целевых городах, чтобы получить количество участков, достаточное для получения оценок, которые считаются подходящими для усилий по стратегическому планированию.Для достижения этой цели FIA ищет по крайней мере 200 участков в каждом из целевых городов, количество которых адаптировано из кадастров i-Tree (Nowak et al. 2008a).

Часть участков измеряется каждый год в ежегодной инвентаризации. Выбор участков для измерения основан на панельной системе, где каждая панель обеспечивает примерно равномерный пространственный охват населения. Каждый год проводится измерение одной группы участков, а затем повторное измерение только после того, как будут измерены все остальные участки участков.Продолжительность цикла — это термин, обычно применяемый для обозначения количества лет для измерения всех панелей графиков. Длина цикла, применяемая в городской местности или целевом городе, устанавливается равной длине цикла инвентаризации лесных угодий того же региона. Продолжительность цикла в пять или семь лет используется на востоке США, а в 10 лет — на западе США. Римс и др. (2005) содержит подробное описание основы выборки FIA, и читатели, которым нужна дополнительная информация, могут обратиться к этому ресурсу.

В городской инвентаризации используется национальная стандартная конфигурация участка, состоящая из одного круглого участка радиусом 48,0 футов и четырех круглых микроучастков радиусом 6,8 фута, смещенных на 12,0 футов в каждом из основных направлений от центра участка (рис. 2). Участок городской инвентаризации отличается по дизайну, но не по площади, от участка инвентаризации лесных угодий, который состоит из четырех круглых подучастков радиусом 24,0 фута, расположенных кластерным образом (Bechtold and Scott 2005). Пилотные исследования показали, что инвентаризация лесных угодий в городских условиях привела к гораздо большему количеству контактов с владельцами, чем в сельской местности (Nowak et al.2008б). Например, в эксперименте в Висконсине в 2002 г. на каждый участок приходилось в среднем пять контактов с владельцами (Nowak et al. 2006). Городская инвентаризация отказывается от четырех подучастков в пользу одного участка, чтобы уменьшить количество контактов с владельцами. Размер участка городской инвентаризации был установлен равным радиусу 48,0 футов (1/6 акра), чтобы равняться площади подучастков инвентаризации лесных угодий. Обычная конфигурация участка в инвентаризации i-Tree Eco представляет собой круговой участок радиусом 37,2 фута (1/10 акра).

Рис. 2.

Конфигурация городского инвентарного участка.

Рис. 2.

Конфигурация участка городской инвентаризации.

Измерение градостроительных участков осуществляется силами Лесной службы, государственных органов лесного хозяйства, городских управлений лесного хозяйства, университетов и подрядного персонала. Лица, ответственные за измерения городской инвентаризации, ежегодно проходят интенсивное обучение и должны успешно пройти сертификационное обучение. FIA требует разрешения землевладельца для доступа ко всем участкам и не посещает участки с опасными условиями.Деревья на земле, определяемой FIA как лес, находятся в центре внимания инвентаризации лесных угодий, тогда как все деревья, независимо от размера, ширины насаждений, покрова или землепользования, находятся в центре внимания городской инвентаризации. В этом отношении городская инвентаризация похожа на подход к инвентаризации i-Tree Eco, где измеряются все деревья независимо от землепользования. На участке измеряются деревья диаметром 5,0 дюймов и более на высоте груди (DBH) или диаметром у корневой шейки (DRC). FIA классифицирует все виды деревьев по категориям леса или древесины.Лесные виды обычно представляют собой небольшие деревья, характеризующиеся многоствольной формой роста, и измерения диаметра для этих видов принимаются за DRC. Древесные породы обычно характеризуются ростом центрального ствола, а диаметр принимается за DBH. На каждом микроучастке измеряют деревья размером не менее 1,0 дюйма, но менее 5,0 дюймов по DBH или DRC. Конкретных измерений слишком много, чтобы перечислять их здесь, но в целом городская инвентаризация включает в себя переменные как из инвентаризации лесных угодий, так и из протокола i-Tree Eco.Например, городская инвентаризация объединяет переменные данных инвентаризации лесных угодий, которые отслеживают стандарты товарной пригодности, такие как процент гнили и недостающая выбраковка. Измерения i-Tree Eco близости к жилым домам, которые используются для оценки экономии энергии, включены в городской кадастр.

FIA регулярно пересматривает и обновляет полевые процедуры и публикует полевое руководство с полным списком измерений и подробностей на https://www.fia.fs.fed.us/library/field-guides-methods-proc/index.php. Измерение многоствольных деревьев является примером регулярного процесса проверки и корректировки. Методы инвентаризации лесных угодий FIA и i-Tree различаются способами сбора и регистрации данных для разветвленных деревьев. Городская инвентаризация теперь включает измерения как на уровне ствола, так и на уровне целых деревьев, и многие переменные, включая количество деревьев, могут быть оценены с использованием любого из этих подходов. Доступны полевые руководства для инвентаризаций прошлых лет, позволяющие отслеживать любые изменения в процедурах и протоколах с течением времени.

Оценка, анализ и отчетность

Компиляции

FIA предоставляют многие атрибуты, характеризующие состав и структуру городского леса, такие как количество деревьев, базальная площадь, объем, биомасса и углерод. Инструменты i-Tree Eco предоставляют некоторые структурные характеристики (например, компенсационную ценность) и оценки экосистемных услуг (например, удаление загрязнения воздуха, предотвращение стока осадков, сокращение энергопотребления) (Nowak and Crane 2000, Nowak et al.2008б). Компиляции FIA и i-Tree Eco включены в общедоступную базу данных. Некоторая информация, полученная i-Tree Eco, сообщается непосредственно как оценка численности, а не по каждому дереву. Например, предотвращенный сток поверхностных вод определяется процессами модели водного баланса (Wang et al. 2008), применяемой на уровне населения. Реализация модели в i-Tree Eco подробно описана Hirabayashi (2012). Веб-сайт i-Tree (itreetools.org) содержит текущую информацию о смоделированных оценках численности населения в i-Tree Eco.Удаление загрязнений и воздействие на здоровье, улавливание осадков и предотвращение стока, а также выбросы летучих органических соединений — это результаты i-Tree Eco, о которых сообщается на уровне населения.

В тех случаях, когда компиляции дают значение на уровне дерева, оценки на основе выборки Scott et al. (2005) используются для получения оценок численности населения. Точность оценки можно оценить с помощью доверительного интервала. Используя в качестве примера доверительный интервал 95%, мы ожидаем, что если бы инвентаризация повторялась независимо друг от друга снова и снова для одной и той же совокупности с использованием одних и тех же процедур, то 95% интервалов включали бы истинное значение совокупности.Этот процесс также означает, что мы ожидаем, что 5% интервалов не будут включать истинное значение генеральной совокупности. Поскольку истинное значение неизвестно, нельзя с уверенностью сказать, включает ли конкретный интервал истинное значение или нет.

Ежегодное измерение части участков означает, что новые оценки могут производиться каждый год. Оценки вычисляются с использованием всех панелей графиков. Используя в качестве примера кадастр с пятилетним циклом, оценка для 7-го года кадастра рассчитывается путем объединения панелей, измеренных за 3-й, 4-й, 5-й, 6-й и 7-й годы (рис. 3).В 8-м году новая оценка рассчитывается путем объединения панелей, измеренных в 4-й, 5-й, 6-й, 7-й и 8-й годы. Таким образом, примерно 80% наблюдений на участке одинаковы в последовательных годовых оценках (например, в 7-й и 8-й годы). . Хотя оценки объединяют наблюдения за несколько лет, общепринятая практика состоит в том, чтобы ссылаться на оценку по последнему году данных, использованных в оценке, хотя использовались и другие соглашения (например, средний год). Объединение панелей уменьшает дисперсию оценок и, следовательно, обычно является предпочтительным подходом в большинстве ситуаций оценки.Исключение возникает, если широкомасштабное катастрофическое событие происходит в периоды измерения, что довольно редко. В этих ситуациях объединение панелей может ослабить тенденции и скрыть годовые колебания (Patterson and Reams 2005). Панельные системы могут быть очень чувствительными в таких ситуациях, но необходимо применять подходы, отличающиеся от стандартного подхода (например, объединение всех панелей) (Эдгар и др., 2019). Пользователи могут обратиться в службу поддержки FIA (www.fia.fs.fed.us/tools-data/customer-service/) для получения рекомендаций в таких ситуациях.

Рисунок 3.

Схема инвентаризации, состоящая из пяти панелей (a, b, c, d и e) и последовательности измерений в течение двух пятилетних циклов. (Рисунок взят из Westfall et al. 2013.)

Рисунок 3.

Схема инвентаризации, состоящая из пяти панелей (a, b, c, d и e) и последовательности измерений в течение двух пятилетних циклов. (Рисунок взят из Westfall et al. 2013.)

При оценке лесов принято делить популяцию на классы, а затем искать информацию, относящуюся к одному или нескольким классам.Например, на городские деревья большое влияние оказывает землепользование, и, следовательно, может потребоваться оценка классов землепользования. Это подразделение является примером оценки домена. Методы оценки домена FIA задокументированы Scott et al. (2005). Помимо деления по площади (например, по землепользованию, типу собственности), домены могут образовываться также по делению деревьев (например, по породе, классу диаметра). Обычно, чем тоньше разделение при формировании домена, тем ниже точность результирующей оценки.

Результаты городской инвентаризации распространяются различными способами, чтобы охватить как можно более широкую аудиторию.Полевые измерения и обработанные данные включены в общедоступную витрину городских данных по адресу www.fia.fs.fed.us/tools-data/. Руководство пользователя для городской базы данных доступно по адресу https://www.fia.fs.fed.us/library/database-documentation/index.php, а руководство по оценке численности населения готовится к публикации. Опубликованы отчеты, обобщающие основные результаты первых двух городских оценок (Nowak et al. 2016, 2017). Отчеты включают разделы, посвященные структуре городских лесов, составу, состоянию здоровья и ценности экосистемных услуг.Также обсуждаются последствия для управления, причем разделы посвящены информации о неместных инвазивных видах, воздействии насекомых и болезней, а также, например, о росте популяции. Отчеты доступны на веб-сайте программы www.fia.fs.fed.us/program-features/urban/.

Интернет-приложения все чаще используются для распространения результатов инвентаризации. Приложение My City’s Trees (mycitystrees.com) было разработано Техасской лесной службой A&M при поддержке Лесной службы с целью обеспечения легкого доступа к данным городской инвентаризации.Пользователи могут просматривать результаты для городов и создавать собственные анализы и отчеты. My City’s Trees предназначен для работы со смартфонами, планшетами и настольными компьютерами. Лесная служба разрабатывает онлайн-аналитический инструмент для инвентаризации городов по образцу существующего инструмента анализа инвентаризации лесных угодий EVALIDator. Этот инструмент предоставляет средства для выполнения настраиваемых запросов и получения оценок атрибутов населения, включая показатели точности.

Реализация и статус

Первоначальные усилия по реализации программы были сосредоточены на областях, в которых партнеры на уровне штата и на местном уровне выразили готовность сотрудничать и поддерживать программу.Реестр полностью функционирует в целевых городах и городских районах 19 штатов, Вашингтона, округ Колумбия, и на Виргинских островах США (рис. 1). Инвентаризация также работает как минимум в одном целевом городе в восьми дополнительных штатах. При нынешнем уровне финансирования программы FIA ожидает продолжения модели партнерства и будет стремиться эффективно реализовать программу в той мере, в какой это позволяют имеющиеся ресурсы. После полного внедрения инвентаризация призвана ежегодно обновлять состояние городских лесов примерно на 68 млн акров и в 100 наиболее населенных городах США.

Программы FIA Национальное обследование владельцев лесных угодий (NWOS) и выпуск продукции из древесины (TPO) также распространяются на городские условия. NWOS изучает социальные аспекты городского леса путем опроса владельцев частных жилых домов, которые управляют городским лесом и другими зелеными насаждениями. Первоначальные усилия были сосредоточены на Остине, штат Техас; Мэдисон, Висконсин; Уосау, Висконсин; Милуоки, Висконсин; Грин Бэй, Висконсин; и Балтимор, Мэриленд. Эти усилия в настоящее время распространяются по всей стране в Хьюстоне, штат Техас; Портленд, Орегон; св.Луи, Миссури; и Денвер, Колорадо. Обследования ОСРТ оценивают производство и перемещение круглого леса. В городских условиях деревья удаляют по разным причинам, часто связанным с гибелью, повреждением или развитием. Желательна информация об удалении городских деревьев и утилизации или использовании этого материала, а опыт ОСРТ применяется для разработки оценок городской древесины. Первоначальные усилия были сосредоточены на Балтиморе, штат Мэриленд, и изучаются планы расширения на другие города.

Расширение основы выборки ФИА для включения измерения деревьев и других характеристик в городских условиях дает возможность проводить обследование лесов и деревьев без дублирования и без пробелов между лесными и городскими кадастрами.Исторически инвентаризация лесных угодий и городская инвентаризация проводились независимо друг от друга. Различные традиции привели к различиям в практической реализации (например, включенные виды, измеряемые переменные, конфигурация участка, интенсивность отбора проб), что могло ограничить комплексную оценку и анализ (Staudhammer et al. 2018, Westfall et al. 2018). Интеграция основы выборки FIA в городскую инвентаризацию обеспечивает основу для более цельного мониторинга сельских и городских районов, чем это было возможно ранее.

Городская инвентаризация удовлетворит многие потребности городов-участников в стратегических данных о городских лесах, используемых для улучшения планирования и управления городскими лесами для поддержания здоровья лесов и выгод для будущих поколений. Сообщества, заинтересованные в оценках подгрупп населения (т. е. доменов), должны рассмотреть вопрос о том, соответствует ли точность городской инвентаризации FIA их потребностям. Например, город, в первую очередь заинтересованный в парковых деревьях, может счесть оценки этой подгруппы населения недостаточно точными для своих целей.В тех случаях, когда желательна более высокая точность, целесообразно определить эти области отдельно и настроить выборку независимо друг от друга. Эта интенсификация может быть достигнута с помощью более гибких программ, таких как i-Tree Eco, где можно разработать проект специально для интересующей группы населения.

Стандартизированный сбор данных в городской инвентаризации устранит недостаток, который ограничивал предыдущие усилия по оценке городских лесов на уровне штата, регионе и стране. Города, проводившие кадастры, проводили эти инвентаризации независимо друг от друга, и применялись различные методы сбора данных.Например, некоторые города могут собирать данные обо всех формах собственности или землепользования, в то время как другие сосредоточены на отдельных формах собственности или землепользования (Cumming et al. 2008). Стандартизация, которую FIA применяет в городской инвентаризации, укрепит государственные, региональные и национальные оценки городских лесов в поддержку информированного управления городскими природными ресурсами, стратегического планирования и разработки политики. Например, штаты готовят планы действий в области лесного хозяйства, которые информируют о подаче заявок на федеральное финансирование через Государственную и частную программу лесного хозяйства Лесной службы.При подготовке своего Плана действий в отношении лесов на 2020 год Техасская лесная служба A&M использовала результаты недавно завершенной инвентаризации городов Остина и Хьюстона в качестве источника информации о состоянии городских лесов. Использование данных городской инвентаризации с изображениями высокого разрешения было определено в качестве стратегии для достижения цели мониторинга воздействия изменений в землепользовании на городские леса и достижения цели укрепления здоровья городских и общинных лесов и биоразнообразия для долгосрочной устойчивости ( Техасская лесная служба A&M, 2020 г.).

Выводы

Программа FIA расширяется, чтобы удовлетворить потребность в дополнительной информации о растущей и важной популяции городских лесов США. Несмотря на то, что программа все еще дорабатывается, она была протестирована и показала, что она предоставляет важную информацию о популяциях городских лесов и их стоимости. В настоящее время в рамках городской программы FIA ведется мониторинг 40 городов, и каждый год добавляется больше городов. Хотя исходная информация о городском лесу каждого города важна, более важное значение будет получено при анализе данных повторного измерения участка.Эти данные об изменениях в городских лесах предоставят руководителям важную информацию, которая поможет направить изменения в лесах и окружающей среде или смягчить их для достижения желаемых результатов. По мере расширения городских районов и изменения условий окружающей среды (например, погода, насекомые и болезни, режимы пожаров, инвазивные растения) мониторинг изменений в городских лесах будет иметь важное значение для поддержания как здоровья лесов, так и здоровья и благополучия растущего и значительно урбанизированного США. Население.

Благодарности

Финансирование для поддержки этих усилий было частично предоставлено Лесной службой Министерства сельского хозяйства США в рамках проекта 15 FIA-Forest Biometrics Program Support (RJVA 15-JV-11242305-100) и проекта Миннесотской сельскохозяйственной экспериментальной станции MIN-42-078.Мы благодарим Джейсона Хеннинга из Davey Institute, который внес свой вклад в обсуждение концепции статьи и предоставил отзывы о первых черновиках. Мы благодарим менеджеров программы FIA за отзыв. Концепция статьи в равной степени разделялась всеми авторами. Все авторы внесли свой вклад в оформление и включение идей в статью. CE руководил процессом написания, и все авторы участвовали в редактировании. Все авторы внесли свой вклад в ответы на обзоры и процесс пересмотра.

Цитированная литература

Бехтольд

,

Вт.А.

и

К.Т.

Скотт

.

2005

.

Проект лесоустройства и анализа

. P.

27

42

в

Усовершенствованная программа инвентаризации и анализа лесов – национальные процедуры проектирования и оценки выборки,

W.A.

Bechtold

и

P.L.

Паттерсон

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель SRS-80,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина

.

Корона

,

P

.

2016

.

Закрепление новых парадигм крупномасштабного мониторинга и оценки лесных экосистем

.

Окружающая среда. Рез.

144

:

8

14

.

Камминг

,

А.Б.

,

Д.Дж.

Новак

,

Д.Б.

Twardus

,

R.

Hoehn

,

M.

Mielke

и

R.

Rideout

.

2007

.

Городские леса штата Висконсин, 2002 г.: Пилотный проект мониторинга 2002 г.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США NA-FR-05-07,

Государственное и частное лесное хозяйство Северо-Восточной области

,

Newtown Square, PA

.

Камминг

,

А.Б.

,

Д.Б.

Twardus

и

D.J.

Новак

.

2008

.

Мониторинг здоровья городских лесов: крупномасштабные оценки в США

.

Древесный.Городской Фор.

34

(

6

):

341

346

.

Двайер

,

Дж. Ф.

,

Д. Дж.

Новак

,

М.Х.

Noble

и

S.M.

Сисинни

.

2000

.

Связь людей с экосистемами в 21 веке: оценка городских лесов нашей страны.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генерал-техник. Представитель PNW-490,

Pacific Northwest Research Station

,

Portland, OR

.

Эдгар

,

CB

,

Дж.А.

Westfall

,

P.A.

Клоков

,

Дж.Г.

Vogel

и

G.W.

Мур

.

2019

.

Интерпретация последствий множественных крупномасштабных нарушений с использованием данных национальной инвентаризации лесов: тематическое исследование стоящих мертвых деревьев в восточном Техасе, США

.

Для. Экол. Управлять.

437

:

27

40

.

Гиллеспи

,

A.J.R

.

1999

.

Обоснование национальной программы ежегодной инвентаризации лесов

.

Дж. Для.

97

(

12

):

16

20

.

Hershey

,

RR

и

T.

Birch

.

1996

.

Метод определения городского леса по данным инвентаризации и анализа леса

. P.

59

71

в материалах конференции, Empire Forest – изменения и вызовы, 13–14 ноября 1995 г., Сиракузы, штат Нью-Йорк,

L.

Abrahamson

,

W.

Aikman

и

R.

Whaley

(компиляторы).

Государственный университет Нью-Йорка, Колледж наук об окружающей среде и лесного хозяйства

,

Сиракузы, Нью-Йорк

.

МакРобертс

,

Р.Е.

,

W.A.

Bechtold

,

P.L.

Паттерсон

,

К.Т.

Скотт

и

Г.А.

Пачки

.

2005

.

Расширенная программа инвентаризации и анализа лесов Лесной службы Министерства сельского хозяйства США: исторический обзор и объявление статистической документации

.

Дж. Для.

103

(

6

):

304

308

.

Новак

,

Д.Дж.

.

1994

.

Структура городского леса: Городской лес штата Чикаго

. P.

3

18

In

Экосистема городских лесов Чикаго: результаты Чикагского проекта по климату городских лесов,

E.G.

McPherson

,

Д.Дж.

Новак

и

Р.А.

Раунтри

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель NE-186,

Северо-восточная лесная экспериментальная станция

,

Раднор, Пенсильвания

.

Новак

,

Д.Дж.

,

А.Р.

Бодин

,

Р.Е.

Hoehn

,

CB

Эдгар

,

D.R.

Хартел

,

Т.В.

Листер

и

Т.Дж.

Брандес

.

2016

.

Городской лес Остина, 2014 г.

Бюллетень ресурсов лесной службы Министерства сельского хозяйства США NRS-100,

Северная исследовательская станция

,

Newtown Square, PA

.

Новак

,

Д.Дж.

,

А.Р.

Бодин

,

Р.Е.

Hoehn

,

CB

Edgar

,

G.

Riley

,

D.R.

Хартель

,

К.Дж.

Дули

и др.

2017

.

Городской лес Хьюстона, 2015 г.

Бюллетень ресурсов лесной службы Министерства сельского хозяйства США SRS-211,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина

.

Новак

,

Д.J.

и

D.E.

Кран

.

2000

.

Модель воздействия городских лесов (UFORE): количественная оценка структуры и функций городских лесов

. P.

714

720

в

Интегрированные инструменты для инвентаризации природных ресурсов в 21 веке,

M.H.

Hansen

и

Т.Е.

Берк

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель NC-212,

Северо-Центральная исследовательская станция

,

ул.Пол, MN

.

Новак

,

Д.Дж.

,

А.Б.

Камминг

,

Д.

Твардус

,

Р.Е.

Хён

,

Т.Дж.

Brandeis

и

C.M.

Освальт

.

2012а

.

Городские леса Теннесси.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генерал-техник. Представитель SRS-149,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина

.

Новак

,

Д.Дж.

,

А.B.

Камминг

,

D.

Twardus

,

R.

Hoehn

и

M.

Mielke

.

2007

.

Национальная программа мониторинга здоровья лесов, мониторинг городских лесов в Индиане: экспериментальное исследование 2002 г., часть 2: оценки по штату с использованием модели UFORE.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США NA-FR-01-07,

Государственное и частное лесное хозяйство Северо-Восточной области

,

Newtown Square, PA

.

Новак

,

Д.J.

и

E.J.

Гринфилд

.

2018а

.

Сокращение лесного покрова городов и общин в США

.

Городской Для. Озеленение городов

32

:

32

55

.

Новак

,

Д.Дж.

и

Э.Дж.

Гринфилд

.

2018b

.

Статистика городских лесов США, значения и прогнозы

.

Дж. Для.

116

(

2

):

164

177

.

Новак

,

Д.Дж.

,

Э.Дж.

Greenfield

,

R.

Hoehn

и

E.

LaPoint

.

2013

.

Накопление и связывание углерода деревьями в городских и общественных районах США

.

Окружающая среда. Загрязн.

178

:

229

236

.

Новак

,

Д.Дж.

,

Р.

Хён

,

Д.Э.

Кран

и

А.

Бодин

.

2012b

.

Оценка воздействия и ценности городских лесов в штатах Великих равнин: Канзас, Небраска, Северная Дакота, Южная Дакота.

Бюллетень ресурсов лесной службы Министерства сельского хозяйства США NRS-71,

Северная исследовательская станция

,

Newtown Square, PA

.

Новак

,

Д.Дж.

,

Р.Э.

Hoehn

,

D.E.

Кран

,

J.C.

Stevens

,

J.T.

Уолтон

и

Дж.

Бонд

.

2008а

.

Наземный метод оценки структуры городских лесов и экосистемных услуг

.

Древесный. Городской Фор.

34

(

6

):

347

358

.

Новак

,

Д.Дж.

,

М.Х.

Благородный

,

С.М.

Sisinni

и

JF

Dwyer

.

2001

.

Люди и деревья: оценка городских лесных ресурсов США

.

Дж. Для.

99

(

3

):

37

42

.

Новак

,

Д.Дж.

,

D.

Twardus

,

R.

Hoehn

,

M.

Mielke

,

J.T.

Уолтон

,

Д.Е.

Crane

,

A.

Cumming

и

JC

Stevens

.

2006

.

Мониторинг состояния городских лесов в США

.P.

41

47

в материалах шестого ежегодного симпозиума по инвентаризации и анализу лесов, 21–24 сентября 2004 г., Денвер, Колорадо. Представитель WO-70,

, Вашингтон, офис

,

, Вашингтон, округ Колумбия,

.

Новак

,

Д.Дж.

,

Дж.Т.

Уолтон

,

Дж.Ф.

Двайер

,

Л.Г.

Кая

и

С.

Мён

.

2005

.

Растущее влияние городской среды на управление лесами в США

.

Дж. Для.

103

(

8

):

377

382

.

Новак

,

Д.Дж.

,

Дж.Т.

Walton

,

J.C.

Stevens

,

D.E.

Кран

и

Р.Е.

Хен

.

2008b

.

Влияние размера участка и выборки на сроки и точность оценок городских лесов

.

Древесный. Городской Фор.

34

(

6

):

386

390

.

Паттерсон

,

П.Л.

и

Г.А.

Пачки

.

2005

.

Объединение панелей для лесоустроительной и аналитической оценки

. P.

69

74

в

Расширенная программа инвентаризации и анализа лесов – национальные процедуры проектирования и оценки выборки,

W.A.

Bechtold

и

P.L.

Паттерсон

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель SRS-80,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина

.

Пачки

,

Г.А.

,

W.D.

Smith

,

M.H.

Hansen

,

W.A.

Bechtold

,

FA

Roesch

и

G.G.

Мойзен

.

2005

.

Основа выборки для инвентаризации и анализа лесов

. P.

11

26

в

Усовершенствованная программа инвентаризации и анализа лесов – национальный дизайн выборки и процедуры оценки,

W.A.

Bechtold

и

P.L.

Паттерсон

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель SRS-80,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина.

Римана

,

Р

.

2003

.

Пилотная инвентаризация участков FIA, традиционно называемых «нелесными».

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генерал-техник. Представитель NE-312,

Северная исследовательская станция

,

Newtown Square, PA

.

Скотт

,

К.T.

,

W.A.

Bechtold

,

G.A.

Пачки

,

WD

Smith

,

J.A.

Westfall

,

M.H.

Хансен

и

Г.Г.

Мойзен

.

2005

.

Оценки на основе выборки, используемые национальными системами управления информацией по инвентаризации и анализу лесов

. P.

43

67

в

Усовершенствованная программа инвентаризации и анализа лесов – национальная схема выборки и процедуры оценки,

W.A.

Bechtold

и

P.L.

Паттерсон

(ред.). Лесная служба Министерства сельского хозяйства США, генеральный техник. Представитель SRS-80,

Южная исследовательская станция

,

Эшвилл, Северная Каролина

.

Staudhammer

,

C.L.

,

FJ

Эскобедо

и

А.

Кровь

.

2018

.

Оценка методов сравнения видового разнообразия из разрозненных источников данных: случай городских и пригородных лесов

.

Экосфера

9

(

10

):

E02450

.

Лесная служба США

.

2016

.

Стратегический план инвентаризации и анализа лесов.

ФС-1079.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США

,

Вашингтон, округ Колумбия

.

Ван

,

Дж.

,

Т.А.

Эндрени

и

Д.Дж.

Новак

.

2008

.

Механистическое моделирование влияния деревьев в модели городского водного баланса

.

Дж. Ам. Водный ресурс. доц.

44

(

1

):

75

85

.

Westfall

,

J.A.

,

П.Л.

Паттерсон

и

CB

Эдгар

.

2018

.

Объединение городских и национальных инвентаризаций лесов в поддержку оценки сельских и городских районов

.

Лесное хозяйство

91

(

5

):

641

649

.

Западный край

,

Дж.A.

,

SA

Pugh

и

JC

Coulston

.

2013

.

Проведение тестов на наличие статистически значимых различий с использованием данных лесоустройства.

Исследовательский документ Лесной службы Министерства сельского хозяйства США NRS-22,

Северная исследовательская станция

,

Newtown Square, PA

.

© Автор(ы), 2020. Опубликовано Oxford University Press от имени Общества американских лесоводов. Все права защищены.Для разрешений, пожалуйста, по электронной почте: [email protected]

Инвентаризационный анализ леса | Комиссия по лесному хозяйству Джорджии

Комиссия по лесному хозяйству Джорджии (GFC) в сотрудничестве с Лесной службой США проводит постоянные измерения инвентаризации лесов по всей Грузии. Цель состоит в том, чтобы периодически собирать данные о земельных и лесных ресурсах с ряда постоянных пробных площадей для оценки текущего состояния лесных ресурсов и тенденций в Грузии.

Что такое данные анализа лесоустройства (FIA)?

Данные

FIA представляют собой набор измерений, подробно описывающих текущие лесные ресурсы Грузии.Сотрудники GFC используют эту информацию для предоставления рекомендаций и помощи существующей лесной промышленности и перспективным отраслям в устойчивом использовании возобновляемых лесных ресурсов Грузии. Данные FIA включают:

  • видовой состав и разнообразие
  • объемы живой древесины и биомассы
  • Рост и удаление древесины
  • здоровье леса
  • воздействие насекомых и болезней
  • прошлые природные и антропогенные нарушения
  • изменения землепользования
  • типы лесных угодий
  • возрастные группы

Какая польза от данных?
Мы собираем данные, чтобы оценивать тенденции и отслеживать текущее состояние лесных ресурсов.Данные FIA ценны как исторические записи, и они предоставляют документацию о текущих условиях и тенденциях, влияющих на лесные ресурсы Грузии. Это также помогает принимать решения о поставках древесины и производстве древесины.

Как собираются данные?
Двенадцать лесников GFC работают полный рабочий день для сбора данных FIA. Данные периодически собираются с постоянных случайно выбранных пробных площадей. При выборе участков мы не учитываем текущее землепользование, право собственности, местоположение или изменения землепользования.Данные собираются примерно с одного участка на 6000 акров лесных угодий. Запросы данных для небольших областей делать не следует. Хорошее эмпирическое правило для Джорджии состоит в том, чтобы изучить географическую область, которая включает в себя не менее 20 округов или в радиусе 50 миль от данной точки.

Как используются данные?
Руководители муниципалитетов и правительственные учреждения используют данные FIA для принятия решений по вопросам развития, торговли, охраны дикой природы и многого другого. На национальном уровне собранные данные компилируются в электронном виде и отправляются в США.Программный офис S. Forest Service FIA ​​в Ноксвилле, Теннесси. На основе пятилетнего скользящего среднего значения параметров данных информация собирается в сводки по округам, регионам и штатам и доступна через Лесную службу США.

Особая благодарность USFS, нашему партнеру в области сохранения и защиты, за предоставление финансирования.

Полезные ресурсы
Title Описание Тип документа
2016 Программа FIA — Программа инвентаризации и анализа лесов: Тенденции для лесных земель Грузии

Собранная информация для программы инвентаризации лесов программа сотрудничества между U.S. Лесная служба и штаты должны предоставить оценки состояния лесов и данные о тенденциях в лесах.

Статистический отчет FIA по Грузии (1997 г.)

В этом отчете представлены основные результаты седьмого обследования лесов Грузии. Полевые работы начались в ноябре 1995 г. и были завершены в апреле 1998 г. Шесть предыдущих съемок, завершенных в 1936, 1953, 1961, 1972, 1982 и 1989 гг., предоставляют статистические данные для измерения изменений и тенденций за предыдущие 62 года.

PDF
Национальная программа инвентаризации и анализа лесов (FIA)

Являясь национальной непрерывной лесной переписью, программа FIA прогнозирует, как леса могут выглядеть через 10–50 лет. Это позволяет нам оценить, являются ли нынешние методы управления лесами устойчивыми в долгосрочной перспективе, и оценить, позволит ли текущая политика следующему поколению наслаждаться лесами Америки, как мы сегодня.

Внешний веб-сайт
Леса Джорджии, 2018 PDF
Информационный бюллетень о производстве балансовой древесины в Джорджии (2009)2

В полном отчете представлены результаты 100-процентного опроса целлюлозных заводов, которые в 2009 году завозили круглый лес или древесные отходы из 13 южных штатов.

PDF
Леса Грузии – Отчет за 5 лет (2014)

Инвентаризация предоставляет информацию, необходимую для формулирования обоснованной лесной политики, предоставляет информацию для экономического развития, разработки лесных программ и обеспечивает научную основу для мониторинга лесных экосистем.

PDF
Карта района ГФК PDF
Исторические тенденции производства лесопродукции на юге

Представлены исторические данные периодических валов первичных лесопользователей 13 южных штатов.

Внешний веб-сайт
Производство балансовой древесины в Юге (2010 г.)

Анализ производства балансовой древесины в 13 южных штатах за 2010 г.

Внешний веб-сайт
Производство балансовой древесины в южных штатах (2012 г.)

Анализ производства балансовой древесины в 13 южных штатах за 2012 г.

Внешний веб-сайт
Тенденции производства балансовой древесины в Юге, 1953-2006 гг.

Анализ производства балансовой древесины в Юге за более чем 50-летний период.

Внешний веб-сайт
восклицательный круг Ресурсы не найдены. Попробуйте ввести другой поисковый запрос.

границ | Использование лесной службой США данных инвентаризации лесов: примеры и потребности в оценке малых территорий

Введение

Национальная лесная система (NFS) Лесной службы США (USFS) управляет 78 миллионами гектаров национальных лесов и пастбищ. NFS юридически связана мандатом многократного использования (т., древесина, отдых, водоразделы и дикая природа), что создает сложную среду для принятия решений и разнообразные информационные потребности. Имея обширную земельную базу, пострадавшую от изменения климата и растущей интенсивности лесных пожаров, и пропорционально ограниченную способность активно управлять лесными массивами, собирать данные о растительности, а также анализировать и интерпретировать данные из-за бюджетных и кадровых ограничений, NFS остро нуждается в стратегической информации, которая может поддерживать адаптивное управление в масштабе проблемы без значительного увеличения сбора и анализа данных.

Оценка малых районов (SAE) — это статистический метод, используемый для улучшения данных в конкретной области (т. е. географической, демографической) с данными, не ограничивающимися этой областью (Rao, 2003; Jiang and Rao, 2020). SAE заимствует силу из более крупных областей и использует вспомогательную информацию для установления связи с ответом. С помощью национальных инвентаризаций лесов (NFI) SAE может интегрировать вспомогательные данные (например, дистанционное зондирование, климатические слои и геопространственные данные ландшафтного масштаба) с данными, полученными в полевых условиях.Например, NFI в Скандинавии были объединены со спутниковыми и другими геопространственными данными для параметризации данных изображения и выполнения предварительной обработки, что позволило улучшить различные приложения мониторинга (Tomppo et al., 2008). Модели улучшаются за счет большей корреляции вспомогательной информации и данных ответов, а также за счет вспомогательной информации с более высоким разрешением. Для получения дополнительной информации о SAE см. Ghosh and Rao (1994); Рао (2003 г.), Пфефферманн (2013 г.); Цзян и Рао (2020). Учитывая ограниченные возможности NFS для получения дополнительных данных о растительности, отобранных в полевых условиях, и возросшую доступность данных ландшафтного масштаба, SAE с использованием данных NFI может помочь в планировании управления земельными ресурсами для NFS.

Программа инвентаризации и анализа лесов (FIA) (NFI для NFS) представляет собой наиболее полный и согласованный национальный набор данных о растительности для агентства, предоставляющий уникальный набор данных полевых измерений и сопровождающих инструментов анализа, которые предоставляют исходную информацию и возможность для мониторинга текущего состояния растительности путем повторного измерения постоянных участков. FIA работает на всей земле Соединенных Штатов, которую программа определяет как «лесную» (как правило, 10% древесного покрова) (USFS, 2021b), и использует годовую систему повторных выборок, предназначенную для оценки состояния растительности лесных земель в нескольких масштабах.Участки FIA находятся на полусистематической сетке выборки. Местоположения являются беспристрастными с географической точки зрения, примерно один участок приходится на 2428 га лесных угодий, а данные о участках собираются в соответствии с протоколом FIA (USFS, 2021b) в значительной степени согласованным на национальном уровне способом (Bechtold and Patterson, 2005). Данные FIA о лесных участках переоцениваются каждые 10 лет на западе США и каждые 7 или 5 лет на востоке и юге США (McRoberts et al., 2005). Данные о деревьях и связанных с ними характеристиках собираются на всех инвентаризированных участках (с некоторыми различиями в данных о деревьях между четырьмя единицами FIA (USFS, 2021c).В зависимости от подразделения FIA может быть собрана дополнительная информация о подлеске, растительности подлеска и ядовитых сорняках.

Данные лесной инвентаризации и анализа

полезны для NFS для оценки состояния растительности в национальном и региональном масштабе. NFS состоит из девяти регионов, каждый из которых управляет примерно от 9 до 14 миллионов гектаров (USFS, 2020). В этом масштабе, примерно с 1 участком на 2428 га лесных угодий, количество участков достаточно для того, чтобы оценки имели небольшие ошибки, даже если они разбиты на несколько подкатегорий (например, площадь лесных угодий, с наличием крупных деревьев, по типу леса). .Площадь большинства отдельных национальных лесов или пастбищ (далее именуемых единицами) составляет не менее 100 тысяч гектаров, а площадь большинства западных единиц превышает 300 тысяч гектаров и до 1,7 миллиона гектаров (USFS, 2020). Статистический анализ показывает, что оценки непредвзяты, когда имеется 10 лесных участков на каждый тип собственности на землю, например, на землях NFS с более чем 24 тысячами гектаров леса (Westfall et al., 2011). В единицах обычно бывает достаточно номеров участков (в единицах со 100 тысячами покрытых лесом гектаров должно быть около 40 участков) для небольших ошибок и уверенных оценок, особенно для несложных запросов (т.е., общая площадь лесных угодий, площадь лесных угодий по основным типам леса), но при более сложных запросах количество ошибок увеличивается. Если пользователи могут интерпретировать и оценивать уровни неопределенности, приемлемые для оценок, данные FIA подходят для различных средне- и широкомасштабных потребностей в региональном и групповом мониторинге, пересмотре лесного плана и оценках. Базовых данных FIA, использующих стандартные процедуры оценки, достаточно для многих информационных потребностей, хотя пользователям данных может потребоваться повышенная точность (больше графиков) для определенных оценок и масштабов, где может помочь SAE.

Лесная инвентаризация и анализ Методы SAE находятся в стадии разработки и не используются NFS программно. Однако существуют возможности для расширения возможностей NFS по мониторингу экосистем с SAE, в частности, путем интеграции данных дистанционного зондирования (Lister et al., 2020). Методы SAE расширит полезность информации FIA для NFS и могут при определенных обстоятельствах заменить необходимость добавления графиков FIA в пределах географической области (известной как интенсификация), предоставляя более точные оценки в меньших масштабах.Наличие надежных оценок с точной информацией, которые в пространственном и временном отношении подходят для вопросов управления, поможет управляющим земельными ресурсами понять текущее состояние и отслеживать тенденции. Методы SAE расширит возможности NFS по принятию обоснованных решений о том, например, где находится конкретная среда обитания диких животных, состояние среды обитания и изменения среды обитания с течением времени. SAE может предоставлять оценки на основе классификаций или алгоритмов NFS для конкретных небольших областей с меньшей ошибкой, чем это возможно в настоящее время, используя данные участков FIA, которые будут поддерживать мониторинг на уровне регионов и подразделений и позволят применять данные FIA с большей достоверностью для информирования руководства.

Поскольку методы NFS SAE находятся в стадии разработки, мы предлагаем три региональных тематических исследования использования FIA без SAE, которые демонстрируют различные приложения для работы с данными и методы анализа. Тематические исследования включают описание того, как SAE может улучшить эти приложения и как конкретные улучшения данных FIA могут улучшить поддержку SAE с точки зрения пользователей NFS FIA.

Тематические исследования

Северный регион (R1): Использование данных инвентаризации и анализа лесов для оценки управления земельными ресурсами и двухгодичного мониторинга

Данные лесной инвентаризации и анализа

широко используются для оценки, планирования и осуществления управления, а также мониторинга в R1.Чтобы оценить текущее состояние растительности, R1 разработала иерархическую систему классификации существующей растительности (R1 ExVeg Classification; Barber et al., 2011) для определения групп форм жизни, союзов, типов покровов и типов доминирования (DTG) по данным FIA. Эта система согласуется с техническим руководством USFS в Техническом руководстве по существующей классификации, картированию и инвентаризации растительности (Nelson et al., 2015). Применение алгоритмов классификации ExVeg R1 к данным FIA позволяет подразделениям получать оценки с доверительными интервалами распределения DTG для понимания состава растительности на участке.Затем текущее состояние можно сравнить с естественными диапазонами изменчивости, чтобы создать желаемые условия для экологической целостности и направить управление растительностью. На рисунке 1 показаны оценки типов доминирования для национального леса Флэтхед площадью 970 тысяч гектаров из последнего плана управления земельными ресурсами подразделения в сравнении с желаемыми условиями. Национальный лес Флэтхед стремится увеличить DTG сосны желтой (PP) и лиственницы западной (WL) при одновременном снижении ели и субальпийской пихты. Поскольку в R1 графики FIA переоцениваются каждые 10 лет, алгоритмы типа доминирования будут применяться на протяжении длительного времени для отслеживания прогресса в достижении желаемых условий.

Рисунок 1. Сравнение существующих условий с желаемыми условиями (прямоугольники) для сосны желтой (PP), лиственницы западной (WL) и ели-субальпийской пихты (AF-ES) в группах типов доминирования для национального леса Флэтхед. Существующее состояние (ромб) и 90% доверительный интервал (усы) оценок типов доминирования с использованием данных инвентаризации и анализа лесов (FIA).

R1 сотрудничает с FIA для сбора информации по всему участку FIA, а не только по части «лесных условий», чтобы обеспечить расширение классификаций и алгоритмов типов доминирования для систем, где не преобладают деревья.Наличие последовательных протоколов выборки по всему участку позволяет получить оценки и доверительные интервалы независимо от наличия деревьев. Это позволяет R1 использовать данные FIA для оценки, анализа и мониторинга всех типов земель NFS, находящихся в ведении региона.

Методы оценки малых территорий могут улучшить использование данных FIA в R1 для оценки и планирования деятельности за счет получения более точных оценок DTG в пределах биофизических условий и географических областей, используемых для целей и задач в планах лесопользования.Оценки DTG можно также отслеживать в более мелком географическом масштабе, что позволяет подразделению лучше понимать текущее состояние, расставлять приоритеты в управлении растительностью и отслеживать тенденции. Используя SAE, эти цели могут быть достигнуты, если больше полагаться на дистанционное зондирование и другие вспомогательные данные и меньше на дорогостоящий сбор полевых данных. Чтобы SAE имело значение для NFS, в методах SAE должны использоваться существующие алгоритмы классификации растительности, а в оценках должны использоваться все данные, собранные FIA на национальном уровне (т.Это позволит более точно оценивать и отслеживать атрибуты, полученные из данных FIA, таких как распределение старовозрастных растений, плотность крупных деревьев и коряг, а также модели среды обитания видов диких животных. Точные оценки для небольших географических районов могут уменьшить потребность в интенсификации участков, но не могут полностью заменить сбор полевых данных в проектных районах.

Чтобы можно было отслеживать тенденции в нелесных районах, все данные, которые FIA последовательно собирает в подразделении, должны быть доступны в продуктах и ​​инструментах FIA и использоваться для методов SAE, включая протоколы, не ориентированные на деревья, которые поддерживают алгоритмы для непреобладающих деревьев. системы.Это позволит подразделениям понимать состав растительности по мере его изменения с течением времени и отслеживать степень покрытия полынью, загрузку топлива, потенциальное поведение пожара и вторжение деревьев на нелесные территории.

Наконец, чтобы SAE был полезен для R1, нам также нужна информация о том, когда надежность оценок ухудшается. NFS должна работать с FIA, чтобы выяснить, какие атрибуты можно оценить при каком разрешении.

Юго-западный регион (R3): использование данных инвентаризации и анализа лесов для оценки параметров модели состояния и перехода и составления карт растительности

R3 уже почти два десятилетия использует данные FIA для обоснования решений по планированию лесного хозяйства.Примерно в 2005 году R3 начала пересматривать одиннадцать лесных планов региона из-за опасений по поводу устойчивости среды обитания мексиканской пятнистой неясыти и тетеревятника. Чтобы облегчить аналитическую нагрузку на национальный персонал лесного хозяйства, обеспечить региональную согласованность и использовать наилучшую доступную научную информацию, R3 использует имитационные модели состояния и перехода (STSM; Daniel et al., 2016) для оценки будущих условий растительности при различных управленческих действиях. . STSM классифицируют ландшафт по набору различных состояний. Вероятностные переходы описывают переход от одного состояния к другому из-за последовательности и нарушений, как человеческих, так и природных.Данные FIA были основным источником для параметризации STSM. Параметры состоят из набора вероятностей, описывающих переход от одного состояния к другому для естественных сукцессионных процессов, и набора режимов возмущения, таких как лесные пожары, насекомые и болезни, лесоводческие предписания и предписанные выжигания.

Процессы моделирования растительности, согласованные на региональном уровне, требуют, чтобы все модели начинались с одинаковых начальных условий растительности. В сотрудничестве с Институтом природных ресурсов штата Орегон R3 завершила создание базы данных растительности среднего масштаба, охватывающей Аризону и Нью-Мексико.Методы градиентного ближайшего соседа (GNN) (Ohmann and Gregory, 2002) и классификация случайного леса использовались для вменения атрибутов. Атрибуты леса взяты из участков FIA. Дополнительная обработка данных участка FIA с использованием симулятора лесной растительности (FVS, имитационная модель роста леса) (USFS, 2021d) для получения выходных данных на уровне насаждений предоставила дополнительную информацию для покрытых лесом полигонов. Методы GNN использовали несколько вспомогательных наборов геопространственных данных для сопоставления участков FIA с местоположением ландшафта, включая национальные данные о высоте, данные о почвах и показатели текстуры, полученные из данных Национальной программы сельскохозяйственных изображений.

участка инвентаризации и анализа леса были разделены на штаты по потенциальному типу растительности, размерному классу, проценту покрытия полога и количеству этажей. После стратификации графики FIA использовались в качестве входных данных древовидного списка в FVS. Результаты FVS были классифицированы по состояниям с использованием критериев стратификации. Количество участков FIA, которые переходили из одного состояния в другое состояние на каждом временном шаге, деленное на количество участков в начальном состоянии, определяло вероятности перехода, которые помогают определить, какие действия по управлению приведут лес к желаемым условиям.Для полного описания аналитических методов обратитесь к Weisz et al. (2010) или Вайс и Вандендрише (2012).

В связи с неизбежным завершением всех одиннадцати лесных планов аналитическая структура, разработанная с использованием данных FIA с обработкой FVS, адаптируется для выполнения проектов управления растительностью на уровне ландшафта в масштабе 40 тысяч гектаров. Предварительная работа благоприятна для дальнейшего использования данных FIA в этом размере проекта.

Оценка малых площадей может усовершенствовать эти методы за счет более точных оценок границ для определения краткосрочных обрабатываемых территорий, в частности местообитаний северного тетеревятника и мексиканской пятнистой неясыти.SAE обещает более точное моделирование среды обитания диких животных, чем региональные модели (Wilson et al., 2009), но для поддержки этих приложений необходимы дополнительные исследования. SAE может также способствовать определению местоположения и количества старовозрастных лесов и больших деревьев, которые предпочитают эти два вида. Наконец, валидация STSM может использовать SAE путем изучения эффектов небольших областей обработки и небольших возмущений, чтобы определить, соответствуют ли эффективность лечения и направление уровней возмущений выходным данным модели.

Предоставление данных, более доступных для автоматизированного анализа, облегчило бы применение SAE. В R3 встречается около семидесяти различных типов экосистем (USFS, 2014), от полупустынных пастбищ до альпийской тундры. Наличие данных FIA по этим типам экосистем и объединение этих данных с аналогичными данными, собранными Службой охраны природных ресурсов и Бюро управления земельными ресурсами, способствовало бы более всестороннему анализу. Предоставление этих данных в формате, совместимом с симулятором Range Vegetation Simulator [RVS; Reeves (2016)], аналогично готовым данным FVS, которые в настоящее время предоставляются в базах данных FIA, упростит процессы.

Южный регион (R8): Оценка состояния существующей экосистемы длиннолистной сосны с помощью инвентаризации и анализа леса

Экосистемы длиннолистной сосны в Южном регионе сократились до 3% от их первоначального распространения (Американская региональная рабочая группа по длиннолистной сосне, 2009 г.). USFS и партнеры проявляют большой интерес к сохранению и восстановлению этих типов лесов из-за их большого биологического разнообразия и важности в качестве среды обитания диких животных. Понимание местоположения и текущего состояния этих экосистем жизненно важно для усилий по восстановлению.Оценки существующей площади экосистем длиннолистной сосны, полученные с помощью FIA, часто основаны на критериях состава (типа леса), которые не учитывают ключевые характеристики этих экосистем, особенно структуру леса.

В Плане сохранения длиннолистной сосны для всего ареала (Американская региональная рабочая группа по длиннолистной сосне, 2009 г.) были установлены цели восстановления на основе состояния на 2025 год. Когда План был опубликован, методы анализа для оценки классов состояния были недоступны. Оценка 2009 года 1.4 миллиона существующих гектаров были получены из комбинации данных FIA для земель, не относящихся к NFS, и данных местной инвентаризации для земель NFS. Последнее в основном взято из базы данных FSVeg (USFS, 2021a), которая содержит данные Common Stand Exam агентства. Разделение между «хорошее состояние/поддержание» и «плохое состояние/восстановление» было основано на профессиональном суждении, основанном на понимании местных пожарных режимов с ограниченным полевым отбором проб. Недавно NatureServe (некоммерческая организация, собирающая данные о видах и экосистемах) возглавила межведомственную работу по разработке улучшенных определений классов состояния для экосистем длиннолистной сосны (NatureServe, 2016; Nordman et al., 2016). Существует 13 метрик открытой сосны: 5 навесов, 4 промежуточных яруса/кустарника и 4 слоя земли. Каждая метрика имеет определенные пороговые значения для каждого класса состояния (отличное, хорошее, удовлетворительное или плохое), которые объединяются для получения общей оценки состояния. Упрощенная версия Open Pine Metrics была принята в соответствии со стратегическим направлением R8 в отношении восстановления длинных листьев.

Чтобы лучше понять существующие условия экосистемы длиннолистной сосны в R8, мы применили Open Pine Metrics к данным FIA.Мы выбрали все участки FIA, на которых была хотя бы одна длиннолистная сосна, и использовали соответствующие измерения участка FIA (высота, виды, базальная площадь и т. д.) для присвоения оценки. Обратите внимание, что протоколы FIA (USFS, 2021b) для R8 собирают достаточно данных только для оценки 7 из 13 показателей. Мы также оценили такие факторы, как огнестойкость, которые не включены в протоколы FIA.

На рис. 2 показаны предварительные результаты. Этот подход позволил нам оценить протяженность и состояние длиннолиственного леса независимо от назначенного типа леса, и мы оценили значительно большую площадь, занятую экосистемами длиннолиственной сосны, чем предыдущие оценки, полученные с помощью FIA, основанные только на типе леса.Обратите внимание, что текущий метод, вероятно, завышает площадь в каждом классе условий, включая участки, где движение в сторону систем с преобладанием длиннолистной сосны нежелательно. Кроме того, поскольку этот анализ был проведен подрядчиком вне стандартных инструментов анализа FIA, которые предоставляют информацию о статистических ошибках, и он не был частью запроса контракта, статистические доверительные интервалы не были частью этого анализа.

Рисунок 2. Оценки длиннолистной сосны для национальных лесов Южного региона (R8).Протяженность длиннолиственных лесов, основанная на типе леса [FIA/полевая растительность (FSVeg)], не включает никаких показателей состояния и может не включать участки, содержащие компонент длиннолиственных лесов, но не классифицированные как тип длиннолиственных лесов. Оценки состояния на основе участков FIA включают любые участки FIA, на которых есть хотя бы одна длиннолистная сосна, и, следовательно, они могут завышать размер экосистем длиннолистных растений в тех местах, где длиннолистные деревья являются второстепенным компонентом экосистемы.

Тем не менее, этот предварительный анализ показывает многообещающие результаты в характеристике существующего состояния.Результаты имеют стратегическую ценность, прочно основаны на современных передовых научных данных и используют самые надежные доступные данные инвентаризации (FIA). Однако проблемы с расчетом мер статистической достоверности с использованием этой методологии являются препятствием, особенно когда оценки рассчитываются для более мелких масштабов. Если бы методы SAE были интегрированы в существующие инструменты FIA, которые включают интегрированные расчеты статистической достоверности, эти типы анализа можно было бы упростить, оптимизировать и выполнять последовательно в R8 и в агентстве.

Добавление переменных, не связанных с деревьями, таких как кустарник, трава, разнотравье и инвазивный растительный покров, позволит провести более точный анализ по всем 13 показателям Open Pine. Возможность легко комбинировать данные FIA с данными местных инвентаризаций, в том числе с использованием показателей, охватывающих масштабы и системы инвентаризации, может еще больше улучшить этот анализ. Наконец, расширенные функциональные возможности инструментов FIA упростили бы аналогичный анализ — R8 пришлось нанять подрядчика со специальными навыками для проведения оценки состояния длинных листьев вне стандартных инструментов анализа FIA.

Рекомендации и заключение

Эти три тематических исследования демонстрируют, как методы SAE могут улучшить и расширить существующие приложения данных FIA для пользователей NFS для удовлетворения потребностей в информации для планирования и управления. SAE с использованием данных FIA в сочетании с дополнительными данными, такими как дистанционное зондирование, улучшит возможность пространственного мониторинга ключевых компонентов экосистемы, обеспечивая при этом согласованные доверительные интервалы для сопровождения оценок. Более точная, всесторонняя и непротиворечивая информация о растительности будет способствовать принятию более стратегических решений, предоставляя управляющим земельными ресурсами информацию о текущем состоянии и тенденциях с течением времени.Это позволяет тактически нацеливать области для управленческих действий, стратегий восстановления и более интенсивного мониторинга. Перед лицом изменения климата понимание воздействия управленческой деятельности необходимо для практики адаптивного управления, и SAE с данными FIA может улучшить наше понимание без значительного увеличения дорогостоящего сбора полевых данных.

Чтобы FIA наиболее эффективно поддерживала методы SAE для нужд NFS, исходные данные FIA должны всесторонне и последовательно поддерживать оценку разнообразных лесных и нелесных экосистем, управляемых агентством, и его мандат на многократное использование.Методы SAE могут в конечном итоге частично снизить потребность в полевых образцах растительности для удовлетворения информационных потребностей NFS, но некоторые начальные расширения переменных и мест сбора данных FIA лучше всего поддержат широкое использование SAE. Предлагаемые ниже расширения данных позволят использовать SAE на всех землях NFS, удовлетворяя множество информационных потребностей с улучшенной согласованностью и научной достоверностью.

В частности, NFS требуется информация, собираемая по всему участку FIA, а не только по тем частям, которые соответствуют определению FIA о лесах.Это позволит осуществлять мониторинг состояния растительности на всей их наземной базе. Без данных о нелесных территориях трудно отделить изменения определения FIA «лесные» земли от фактических изменений плотности деревьев и сдвигов экосистем, например тех, которые могут происходить из-за изменения климата. Это особенно важно в западной части Соединенных Штатов, где нелесной земной покров распространен внутри границ NFS. Доступны стандартные протоколы FIA для «Инвентаризации всех условий» (ACI), которые собираются на всех участках с «нелесным» состоянием на определенных землях NFS, в том числе в Районах 1, 4, 6 и 10 (т.э., USFS, 2011). Возможность использования данных «ACI» должна быть доступна для всех регионов NFS и доступна для анализа в инструментах анализа NFS, позволяя применять, сохранять и использовать классификации NFS (т. е. модели мест обитания диких животных и существующие классификации растительности) для оценки все земли NFS. Эта функциональность позволит использовать приложения SAE в существующих рабочих процессах и снизит объем обучения и рабочую нагрузку, необходимые для сотрудников NFS для применения методов SAE.

Наконец, NFS потребуется информация о масштабе, при котором оценки, полученные с помощью FIA, становятся ненадежными (и некоторые оценки будут более надежными, чем другие, учитывая присущую изменчивость атрибутов и методов моделирования).Надежность SAE будет варьироваться в зависимости от того, насколько распространенным или редким является интересующий атрибут, и это потенциальное ограничение следует учитывать до сообщения этих оценок (Moisen et al., 2004). Руководство и помощь также необходимы для интеграции более мелких наборов пространственных данных в продукты SAE. В конечном счете, методы SAE FIA не заменят данные стендовых экзаменов для конкретных мест, но помогут NFS более целенаправленно выбирать места для полевой разведки и сбора информации для конкретных мест, что еще больше расширит возможности использования данных FIA.

Методы оценки малых площадей могут расширить применимость набора данных, который широко используется NFS, а с некоторыми дополнениями и улучшениями данных и инструментов FIA пользователи NFS могут быть более точными, точными, последовательными и всеобъемлющими в своих аналитических возможностях. для информирования о хорошем управлении лесами на сложной земельной базе площадью 78 миллионов гектаров.

Заявление о доступности данных

В этом исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти здесь: https://www.fia.fs.fed.us/tools-data/.

Вклад авторов

SW координировал рукопись и отвечал за общее редактирование и написание реферата и заключения. РБ написал тематическое исследование R1, участвовал в оформлении и представлении рукописи, а также в общих правках. AN возглавил тематическое исследование R8, разработал рисунок 2 и внес свой вклад в общую структуру и редактирование. KP участвовал в оформлении рукописи, введении и общих редактированиях, а также написал справочную информацию о FIA.MP внес свой вклад в оформление рукописи и предоставил письменные материалы для введения и предыстории. М.А. участвовал в оформлении рукописи и общих правках. ET внесла свой вклад в общую структуру и тематическое исследование R8. JB и RS внесли свой вклад в тематическое исследование R8. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Карла Нордмана из NatureServe и Рики Уайта, ранее работавшего в NatureServe, но в настоящее время работающего в Ассоциации водоразделов Эллерб-Крик, за вклад в тематическое исследование R8.

Ссылки

Барбер, Дж., Берглунд, Д., и Буш, Р. (2011). Существующая система классификации растительности региона 1 и ее взаимосвязь с данными инвентаризации и существующими картографическими продуктами региона 1. Отчет о классификации, картировании, инвентаризации и анализе растительности региона 1 № 11-10. Миссула, Монтана: Лесная служба Министерства сельского хозяйства США.

Академия Google

Бехтольд, В. А., и Паттерсон, П. Л. (2005). Расширенная программа инвентаризации и анализа лесов — Национальные процедуры составления выборки и оценки.Общий технический отчет (GTR). СРС-80. Эшвилл, Северная Каролина: Министерство сельского хозяйства США.

Академия Google

Даниэль, С. Дж., Фрид, Л., Слитер, Б., и Фортин, М. Дж. (2016). Модели моделирования состояния и перехода: основа для прогнозирования изменения ландшафта. Методы Экол. Эвол. 7, 1413–1413. дои: 10.1111/2041-210X.12597

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Цзян, Дж., и Рао, Дж. (2020). Надежная оценка малых площадей: обзор. год. Преподобный Стат. заявл. 7, 337–360. doi: 10.1146/annurev-statistics-031219-041212

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Lister, A., Andersen, H., Frescino, T., Gatziolis, D., Healey, S., Heath, L., et al. (2020). Использование данных дистанционного зондирования для повышения эффективности национальной инвентаризации лесов: тематическое исследование национальной инвентаризации лесов США. Леса 11:12. дои: 10.3390/f11121364

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

МакРобертс, Р., Bechtold, W., Patterson, P., Scott, C., и Reams, G. (2005). Расширенная программа инвентаризации и анализа лесов Лесной службы Министерства сельского хозяйства США: историческая перспектива и объявление статистической документации. Дж. Для. 103, 304–308.

Академия Google

Мойзен, Г.Г., Блэкард, Дж.А., и Финко, М. (2004). «Оценка небольших площадей в лесах, пострадавших от лесных пожаров во внутренних районах Запада», в Трудах 10-й Лесной службы по дистанционному зондированию; Дистанционное зондирование для полевых пользователей , изд.Дж. Д. Грир (Солт-Лейк-Сити, Юта: Американское общество фотограмметрии и дистанционного зондирования).

Академия Google

НатурСерв (2016). NatureServe Explorer [веб-приложение]. Арлингтон, Техас: NatureServe.

Академия Google

Нельсон, М.Л., Брюэр, С.К., и Солем, С.Дж. (редакторы) (2015). Техническое руководство по существующей классификации, картированию и инвентаризации растительности, версия 2.0. Ген. тех. Представитель WO–90. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство сельского хозяйства США.

Академия Google

Нордман К., Уайт Р., Уилсон Р., Уэр К., Райдаут К., Пайн М. и др. (2016). Показатели быстрой оценки для улучшения среды обитания диких животных и биоразнообразия в южных открытых сосновых экосистемах, версия 1.0. Вашингтон, округ Колумбия: Служба рыболовства и дикой природы США и NatureServe.

Академия Google

Оманн, Дж. Л., и Грегори, М. Дж. (2002). Прогнозное картирование состава и структуры леса с прямым градиентным анализом и расчетом ближайшего соседа в прибрежном Орегоне, У.SA Кан. Дж. Для. 32, 725–741. дои: 10.1139/x02-011

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ривз, MC (2016). Разработка симулятора пастбищной растительности: модуль симулятора лесной растительности. Отчет для Совместной программы пожарных наук. JFSP 14-S-01-01, 12-1-02-15, 12-1-02-15. Миссула, Монтана: Лаборатория лесных наук, 129.

Академия Google

Томппо Э., Олссон Х., Стол Г., Нильссон М., Хагнер О. и Катила М.(2008). Объединение полевых участков национальной инвентаризации лесов и данных дистанционного зондирования для создания баз данных о лесах. Дистанционный датчик окружающей среды. 112, 1982–1999 гг. doi: 10.1016/jrse.2007.03.032

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Weisz, R., Triepke, J., Vandendriesche, D., Manthei, M., Youtz, J., Simon, J., et al. (2010). «Оценка экологической устойчивости пастбищной экосистемы соснового можжевельника в северной Аризоне», в материалах Национального семинара по лесоводству 2009 г. Комплексное управление секвестрацией углерода и возможностями использования биомассы в изменяющемся климате , под редакцией Т.Б. Джейн, Р. Т. Грэм и Дж. Сандквист (Бойсе, штат Айдахо: Министерство сельского хозяйства США), 321–336.

Академия Google

Вайс, Р., и Вандендрише, Д. (2012). «Использование симулятора лесной растительности для количественной оценки нарушений в моделях состояния и перехода», в Proceedings of the First Landscape State-and-Transition Simulation Modeling Conference , eds BK Kerns, AJ Shlisky и CJ Daniel (Портленд, Орегон: Министерство сельского хозяйства США), 143–160.

Академия Google

Вестфолл, Дж.А., Паттерсон, П.Л., и Коулстон, Дж.В. (2011). Пост-стратифицированная оценка: рекомендации по размеру внутристратовой и общей выборки. Кан. Дж. Для. Рез. 41, 1130–1139. дои: 10.1139/x11-031

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Уилсон Д., Стоддард М., Беттс М. и Пуэттманн К. (2009). Байесовские модели малых территорий для оценки риска сохранения дикой природы в неоднородных популяциях. Консерв. биол. 23, 982–991. doi: 10.1111/j.1523-1739.2008.01160.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.