МОДЕЛИРОВАНИЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ВОЗОБНОВЛЕНИЯ ЛЕСА ПРИ РУБКАХ ГЛАВНОГО ПОЛЬЗОВАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ АГРЕГАТНОЙ ТЕХНИКИ
Рунова Е.М., Савченкова В.А. (ГОУВПО «БрГТУ», г. Братск, РФ)
Results of modelling of influence of cabins on a condition of young growths are resulted.
Применение тех или иных технологий лесозаготовок должно обеспечивать в конкретных природно-производственных условиях достижение высоких конечных результатов. В данной работе целью процесса моделирования являлась характеристика естественного возобновления леса при рубках главного пользования с применением агрегатной техники.
Результат определялся в зависимости от управляемых и неуправляемых параметров. Если при каких-либо факторных признаках ожидаемый результат наиболее близок к цели, то можно считать, что решение найдено. Если результат далек от цели — необходимо менять управляемые параметры до тех пор, пока не будет найдено приемлемое решение. Следовательно, центральное место в процедуре принятия решения занимает модель. Она описывает наиболее существенные, наиболее сильно влияющие на поведение объекта при решении конкретной задачи свойства.
Проведен корреляционный анализ результативного признака, которым является количество сохраненного подроста (n) и множества факторных признаков, которыми являются: высота подроста (h), степень минерализации почвы (f), доля неблагонадежного подроста (d), объём хлыста, вырубаемого древостоя (v), степень покрытия лесосеки порубочными остатками, длина волока, объем трелюемой пачки, ширина волока, количество проходов трактора, ширина трелюемой пачки, количество деревьев в пачке, возраст подроста.
По результатам анализа можно сделать вывод, что наиболее тесные связи существуют между количеством подроста и следующими факторными признаками: высотой подроста, степенью минерализации почвы, долей неблагонадёжного подроста, объемом хлыста вырубаемого древостоя.
Были построены модели различных типов, из которых наиболее соответствует исходным данным модель:
n=-18,09-5,32*h-0,05*d-0,71*f+ +39,58+1,29*h2+0,001*d2 +0,01*f2-54,79*v2, (1)
Об адекватности модели можно судить по высокому коэффициенту детерминации R2=О,9.
Завершающим этапом регрессионного анализа, является интерпретация уравнения, т.е. перевод его с языка статистики и математики на язык экономики. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с выяснения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемый процесс.
С целью расширения возможностей экономического анализа использовались частные коэффициенты эластичности, определяемые по формуле
Эхi =- аi * .Xi/yi, (2)
где Xi — среднее значение соответствующего факторного признака;
yi — среднее значение результативного признака;
ai — коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на 1 %.
При расчете коэффициента эластичности по исходным данным зависимости между количеством подроста (n) и его высотой (h), долей неблагонадёжного подроста (d), степенью минерализации почвы (f), средним объемом хлыста (v) вырубаемого древостоя получены следующие результаты:
1) при увеличении высоты подроста на 1 % количество сохраненного подроста снижается на 2,08 %;
3) при увеличении доли неблагонадежного подроста на 1 % количество подроста снизится на 0,31 %;
3) при увеличении степени минерализации почвы на 1 % количество подроста снизится на 9,57 %;
4) при увеличении объёма хлыста, срубаемого древостоя, на 1 % количество подроста снизится на 4,99 %.
Построенная модель позволяет на этапе проектирования технологии разработки лесосек определить перспективу состояния естественного возобновления после рубки насаждения.