Rastový simulator Sibyla (Fabrika 2005) je svojou podstatou stromovým, na vzájomných vzdialenostiach stromov závislým empirickým rastovým modelom. Štart rastovej prognózy závisí od generovania virtuálneho 3D modelu lesného porastu. Rastové projekcie sú založené na stochastickej simulácii prírastku hrúbky a výšky každého stromu určenom cez jeho vitalitu a kompetičný stav s časovým rozlíšením 1 rok. Následne sa upraví hrúbka a výška stromu a modelujú sa ostatné parametre stromu (napr. rozmery koruny). Model využíva ekologicky založené hodnotenie kvality stanovišťa a je citlivý k súboru environmentálnych premenných: koncentrácia CO2 and NOx vo vzduchu, relatívny obsah živín v pôde, množstvo zrážok vo vegetačnom období, priemerná teplota vo vegetačnom období, dĺžka vegetačného obdobia, úhrn zrážok vo vegetačnom období a relatívna vlhkosť pôdy vo vegetačnom období.
Parametre Korfovej rastovej funkcie sa odvodzujú na základe ekologického ohodnotenia kvality stanovišťa a jeho cilivosti na viaceré environmentálne premenné: koncentrácia CO2 and NOx vo vzduchu, vlhkosť pôdy, obsah živín v pôde, priemerná teplota vzduchu počas vegetačného obdobia, úhrn zrážok počas vegetačného obdobia, dĺžka vegetačného obdobia. Kompetičný tlak je vyjadrený indexom KKL (korunový svetelný kompetičný index) a vitalita stromu sa odvodzuje od veľkosti povrchu koruny. Parametre koruny stromu (šírka, výška korunovej bázy, tvar a povrch) sa odvodzujú z výšok a hrúbok stromov.
Rast stromov v poraste ovplyvňuje aj prirodzená mortalita stromov. Jej intenzita závisí na rozdieloch medzi aktuálnou a maximálnou kruhovou základňou porastu. Maximálna kruhová základňa je funciou maximálnej výšky porastu. Výber uhynutých stromov sa rieši logistickou regresiou. Možné je tiež aplikovať náhodné ťažby (spôsobené poškodením vetrom, snehom, ľadom, podkôrnym hmyzom, hubami, znečietením vzduchu, suchom a ilegálnou ťažbou). Produkciu porastu ovplyvňuje spôsob jeho výchovy – prebierky. K dispozícii je aplikácia viacerých typov prebierok: podúrovňová, nadúrovňová, neutrálna, cieľových stromov, cieľových priemerov stromov, cieľových frekvenčných kriviek ako aj holorubnej ťažbovej metódy
Model zahŕňa stochastické komponenty: generované reziduá prírastkov priemeru a výšky stromov, mortality stromov a ilegálnej ťažby (pokiaľ sa aplikuje). Aj generovanie pozícii stromov je stochastické. Model umožňuje stochasticky opakovať generovanie štruktúry a prognóz čím sa vytvárajú rozdielne výsledky. Následne je možné počítať priemerné hodnoty a variabilitu odchýlok spolu so štatistickým testovaním rozdielov medzi scenármi a variantmi.
Aktuálne prebieha vývoj novej programovej verzie, dopĺňanie funkčnosti optimalizácia pre 64 bitové operačné systémy. Ďalšie podrobnosti môže záujemca nájsť na web stránka sibyla triquetra .
(Unifikácii modelovacích a simulačných prostredí používaných v jednotlivých krajinách sa v projekte Alterfor venuje veľká pozornosť a patrí k najdôležitejším výsledkom jeho riešenia. Je podmienená najmä potrebou zabezpečiť primeranú / potrebnú porovnateľnosť výsledkov ich aplikácie v podmienkach jednotlivých experimentálnych území a následne potrebu syntézy takýchto čiastkových výsledkov na Európskej úrovni. Komplexne je táto problematika rozobratá v publikácii Nordström, E., Nieuwenhuis, M., Başkent, E.Z. et al. Forest decision support systems for the analysis of ecosystem services provisioning at the landscape scale under global climate and market change scenarios. Eur J Forest Res 138, 561–581 (2019), publikácia v eujfr.)
Aj keď problematika modelovania vývoja rastu stromov a porastov predstavuje samo osebe zložitú a komplexnú problematiku, v kontexte zamerania projektu potrebujeme z výstupov modelovania a / alebo simulácie získať, odvodiť a použiť parametre (indikátory) vhodné na kvantifikáciu poskytovania jednotlivých ekosystémových služieb lesným porastom. Predpokladáme pritom, že pri rôznych alternatívach manažmentu sa budú tieto úrovne meniť. Potrebujeme preto systematicky meniť podmienky a prístupy k hospodáreniu v rozpätiach ktoré dovoľujú lokálne podmienky a tak generovať všetky prípustné alternatívy.
Namiesto jednej trajektórie budúceho vývoja individuálneho lesného porastu tak môžeme uvažovať s viacerými / mnohými, ktoré sa navzájom líšia nielen manažmentovými prístupmi (použitým modelom hospodárenia na úrovni porastu) ale aj úrovňami poskytovania ekosystémových služieb. Zmyslom optimalizácie je vybrať pre zalesnené územie (množinu lesných porastov) takú kombináciu manažmentových postupov aby sa pre zalesnené územie ako celok dosiahol vopred stanovený cieľ. Na tento účel v projekte používame metódu evolučnej multikriteriálnej optimalizácie.
Príde ďalší text
