Типизация лесных территорий по природно-производственным условиям на основе кластерного анализа

Ключевые слова: типизация лесных территорий, природно-производственные условия, лесосечные работы, кластерный анализ

Аннотация

Степень адаптации лесозаготовительной техники к природно-производственным условиям (ППУ) характеризует ее эффективность и уровень негативного воздействия на окружающую среду. Для выбора техники необходимо выделение групп территорий с близкими ППУ. Цель исследования – формирование методологического инструментария для лесопромышленной типизации лесных территорий по ППУ. Решение задачи предложено осуществлять на основе кластерного анализа. Для этого разработана методология, включающая: постановку цели типизации территорий по ППУ; сбор данных о ППУ; проведение кластерного анализа; принятие решения по типизации территорий. Задача кластерного анализа заключается в разбиении (на основании некоторой совокупности данных) множества лесных территорий на группы со схожими ППУ. В качестве меры, указывающей на принадлежность к одной из групп, предложено использовать евклидово расстояние, а совокупность данных определять индикаторами, характеризующими ППУ. Предлагаемая методика апробирована на примере Европейского Севера России. Результаты исследования показали, что на этой территории могут быть выделены следующие зоны: А (Мурманская область); B (Республика Карелия, Республика Коми и Архангельская область); С (Вологодская область). Дополнительно в зоне B выделяются две подзоны: Западно- Карельская возвышенность и территории, относящиеся к Северному, Приполярному и Полярному Уралу. Предложенная методика позволяет повысить степень формализации и удобство процесса типизации лесных территорий по ППУ, учитывать широкий спектр различных аспектов ППУ, их вероятностный характер, а также гибко осуществлять типизацию территорий под конкретные цели. Результаты исследований могут быть применены при решении задач поиска эффективных технологий и рациональных параметров систем лесосечных машин.
Для цитирования: Шегельман И.Р., Будник П.В. Типизация лесных территорий по природно-производственным условиям на основе кластерного анализа // Изв. вузов. Лесн. журн. 2021. № 1. С. 120–137. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-1-120-137
Финансирование: Работа выполнена в рамках реализации гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых по проекту «Разработка среды конструкторского проектирования оптимальных параметров технологического оборудования лесных многооперационных машин» (МК-5321.2018.8).

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

И. Р. Шегельман, Петрозаводский государственный университет

д-р техн. наук, проф.; ResearcherID: P-9793-2019

П. В. Будник, Петрозаводский государственный университет

канд. техн. наук, начальник отдела защиты интеллектуальной собственности и изобретательства; ResearcherID: E-1782-2015

Литература

Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов: статистические проблемы обучения. М.: Наука, 1974. 416 с. [Vapnik V.N., Chervonenkis A.Ya. Theory of Pattern Recognition: Theoretical Problems of Learning. Moscow, Nauka Publ., 1974. 416 p.].

Васильев А.А., Фрумин И.Л. Оценка эффективности применения Мивалагро на картофеле с использованием кластерного анализа // Перм. аграр. вестн. 2016. № 2(14). C. 16–22. [Vasiliev A.A., Frumin I.L. Evaluation of Agro Mival for Potatoes Using Cluster Analysis. Permskii Agrarnyi Vestnik [Perm Agrarian Journal], 2016, no. 2(14), pp. 16–22].

Виногоров Г.К. К методике обоснования расчетных деревьев при решении лесоэксплуатационных задач // Тр. ЦНИИМЭ. 1972. № 122. С. 52–64. [Vinogorov G.K. To the Methodology of Justification of Settlement Trees When Solving Forest Exploitation Problems. Trudy TsNIIME, 1972, no. 122, pp. 52–64].

Гитис Л.Х. Статистическая классификация и кластерный анализ: моногр. М.: Изд-во Моск. гос. горн. ун-та, 2003. 157 с. [Gitis L.Kh. Statistical Classification and Cluster Analysis: Monograph, Moscow, MSМИ Publ., 2003. 157 p.].

Зинчук Г.М., Яшкин А.В. Кластерный анализ аграрных территорий Центрального федерального округа // Вестн. ТвГУ. Сер.: Экономика и управление. 2016. № 4. С. 143–149. [Zinchuk G.M., Yashkin A.V. Cluster Analysis of Agrarian Territories in the Central Federal District. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravleniye [Bulletin Tver State University. Series: Economics and Management], 2016, no. 4, pp. 143–149].

Игошин А.Н., Черемухин А.Д. Кластерный анализ зернового сектора региона //Вестн. НГИЭИ. 2015. № 7(50). С. 21–29. [Igoshin A.N., Cheryomukhin A.D. Cluster Analysis of the Grain Sector in the Region. Vestnik NGIEI [Vestnik NGIEI], 2015, no. 7(50), pp. 21–29].

Казаков Н.В., Рябухин П.Б., Садетдинов М.А. Метод типизации лесного фонда //Вестн. КрасГАУ. 2013. № 10. С. 157–161. [Kazakov N.V., Ryabukhin P.B., Sadetdinov M.A. The Method of the Forest Stock Typification. Vestnik KrasGAU [The Bulletin of KrasGAU], 2013, no. 10, pp. 157–161].

Лаптева Е.В. Статистический анализ и прогнозирование уровня доходов населения в Российской Федерации // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 12. С. 64–69. [Lapteva E.V. Statistical Analysis and Forecasting of Population Incomes in Russian Federation. Intellekt. Innovatsii. Investitsii [Intellect. Innovation. Investments], 2016, no. 12, pp. 64–69].

Люманов Р.А. Машинная валка леса. М.: Лесн. пром-сть, 1990. 280 с. [Lyumanov R. Machine Forest Felling. Moscow, Lesnaya promyshlennost’ Publ., 1990. 280 p.].

Обыдёнников В.И., Кожухов Н.И., Коротков С.А. Актуальные проблемы отечественной лесной типологии // Лесн. вестн. / Forestry Bulletin. 2019. Т. 23, № 2. С. 5–11. [Obydyonnikov V.I., Kozhukhov N.I., Korotkov S.A. Domestic Forest Typology Current Issues. Lesnoy vestnik [Forestry Bulletin], 2019, vol. 23, no. 2, pp. 5–11]. DOI: 10.18698/2542-1468-2019-2-5-11

Рябухин П.Б., Казаков Н.В., Бурлов А.Н. Метод лесопромышленной типизации лесосек по природно-производственным условиям на примере ельников Дальневосточного федерального округа // Системы. Методы. Технологии. 2010. № 2(6). С. 52–57. [Ryabukhin P.B., Cozakov N.V., Burlov A.N. Method of Timber Industry Typification of Cutting Areas According to Natural and Industrial Conditions (Spruce Forest of Far East Federal District as an Example). Sistemy. Metody. Tekhnologii [Sistemy. Methods. Technologies], 2010, no. 2(6), pp. 52–57].

Рябченко Н.А., Катермина В.В., Гнедаш А.А., Малышева О.П. Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика // Южно-рос. журн. соц. наук. 2018. Т. 19, № 3. С. 139–162. [Ryabchenko N.A., Katermina V.V., Gnedash A.A., Malysheva O.P. Political Content of Social Movements in the Online Space of Modern States: Methodology of the Analysis and Research Practices. Yuzhno-rossiyskiy zhurnal sotsial’nykh nauk [South Russian Journal of Social Sciences], 2018, vol. 19, no. 3, pp. 139–162]. DOI: 10.31429/26190567-19-3-139-162

Типизация природно-производственных условий лесозаготовительных районов: рекомендации. Химки: ЦНИИМЭ, 1986. 23 с. [Typification of the Natural-Production Conditions of Logging Areas: Recommendations. Khimki, TsNIIME Publ., 1986. 23 p.].

Фарбер С.К., Кузьмик Н.С. Лесная типология: теория и перспективы использования в лесах Сибири // Хвойные бореальной зоны. 2013. T. XXXI, № 1-2. С. 143–148. [Farber S.K., Kuz’mik N.S. Forest Typology: Theory and Prospects for Use in Siberian Forests. Hvojnye boreal’noj zony [Conifers of the boreal area], 2013, vol. 31, no. 1-2, pp. 143–148].

Феклистова И.С. Использование кластерного анализа при оценке эффективности стратегического управления предприятиями региона // Траектория науки. 2016. № 2(7). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-klasternogo-analiza-pri-otsenke-effektivnosti-strategicheskogo-upravleniya-predpriyatiyami-regiona (дата обращения: 06.08.19). [Feklistova I.S. Using Cluster Analysis for the Estimation of Efficiency of Strategic Management of the Region Enterprises. Traektoria nauki [Path of Science], 2016, no. 2(7)].

Филипова А.Г., Еськова А.В., Инзарцев А.В. Социальный потенциал региона: опыт использования кластерного анализа // Регионология. 2017. Т. 25, № 3(100). С. 438– 455. [Filipova A.G., Eskova A.V., Inzartsev A.V. Social Potential of a Region: Experience of Using Cluster Analysis. Regionologiya [Regionology], 2017, no. 3(100), pp. 438–455].

Хромушин В.А., Еськов В.М., Хетагурова А.К. Инновационные методы анализа, обработки и управления информацией в практике здравоохранения // Вестн.нов. мед. технологий. 2016. № 1. C. 15–21. Режим доступа: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2016-1/1-2.pdf (дата обращения: 06.08.19). [Khromushin V.A., Eskov V.M., Khetagurova A.K. Innovative Methods of Analyzing, Processing and Information Management in Health System. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy [Journal of New Medical Technologies], 2016, no. 1, pp. 15–21]. DOI: 10.12737/18446

Шегельман И.Р., Будник П.В., Баклагин В.Н. Минимизация техногенного воздействия лесных машин на экосистемы лесов на основе кластеризации природно-производственных условий лесозаготовок // Успехи современного естествознания. 2018. № 11(ч. 1). С. 72–78. [Shegelman I.R., Budnik P.V., Baklagin V.N. Minimization of Technogenic Effects of Forest Machines on Forest Ecosystems Based on the Clustering of Natural- Production Conditions for Forestry. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya [Advances in current natural sciences], 2018, no. 11 (part 1), pp. 72–78]. DOI: 10.17513/use.36908

Щемелева И.И. Социальная активность студенческой молодежи: факторный и кластерный анализ // Социол. исслед. 2019. № 4. С. 133–141. [Shchemeleva I.I. Social Activity of the Student Youth: Factor and Cluster Analysis. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 2019, no. 4, pp. 133–141]. DOI: 10.31857/S013216250004594-6

Ackerman P.A., Williams C., Ackerman S., Nathi C. Diesel Consumption and Carbon Balance in South African Pine Clear-Felling CTL Operations: A Preliminary Case Study. Croatian Journal of Forest Engineering, 2017, no. 38, iss. 1, pp. 65–72.

Alam M., Walsh D., Strandgard M., Brown M. A Log-by-Log Productivity Analysis of Two Valmet 475EX Harvesters. International Journal of Forest Engineering, 2014, vol. 25, iss. 1, pp. 14–22. DOI: 10.1080/14942119.2014.891668

Bergroth J., Palander T., Kärhä K. Excavator-Based Harvesters in Wood Cutting Operations in Finland. Forestry Studies, 2006, vol. 45, pp. 74–88.

Castro G.P., Nutto L., Malinovski J.R., Malinovski R.A. Harvesting Systems. Tropical Forestry Handbook. Berlin, Springer, 2016, pp. 2445–2485. DOI: 10.1007/978-3- 642-54601-3_184

Häggström C., Lindroos O. Human, Technology, Organization and Environment – a Human Factors Perspective on Performance in Forest Harvesting. International Journal of Forest Engineering, 2016, vol. 27, iss. 2, pp. 67–78. DOI: 10.1080/14942119.2016.1170495

Jiroušek R., Klvač R., Skoupý A. Productivity and Costs of the Mechanised Cutto-Length Wood Harvesting System in Clear-Felling Operations. Journal of Forest Science, 2007, vol. 53, iss. 10, pp. 476–482. DOI: 10.17221/2088-JFS

Kärhä K., Rönkkö E., Gumse S.-I. Productivity and Cutting Costs of Thinning Harvesters. International Journal of Forest Engineering, 2004, vol. 15, iss. 2, pp. 43–56. DOI:10.1080/14942119.2004.10702496

Kellogg L.D., Bettinger P. Thinning Productivity and Cost for Mechanized Cut-to-Length System in the Northwest Pacific Coast Region of the USA. Journal of Forest Engineering, 1994, vol. 5, iss. 2, pp. 43–52. DOI: 10.1080/08435243.1994.10702659

Klaes B., Struck J., Schneider R., Schüler G. Middle-Term Effects after Timber Harvesting with Heavy Machinery on a Fine-Textured Forest Soil. European Journal of Forest Research, 2016, vol. 135, iss. 6, pp. 1083–1095. DOI: 10.1007/s10342-016-0995-2

Kormanek M., Baj D. Analysis of Operation Performance in the Process of Machine Wood Harvesting with FAO FAR 6840 Mini-Harvester. Agricultural Engineering, 2018, vol. 22, iss. 1, pp. 73–82. DOI: 10.1515/agriceng-2018-0007

Laitila J., Väätäinen K. The Cutting Productivity in Integrated Harvesting of Pulpwood and Delimbed Energy Wood with a Forestry-Equipped Peat Harvesting Tractor. Suo, 2013, vol. 64(2-3), pp. 97–112.

McNeel J.F., Rutherford D. Modeling Harvester-Forwarder System Performance in a Selection Harvest. Journal of Forest Engineering, 1994, vol. 6, iss. 1, pp. 7–14. DOI:10.1080/08435243.1994.10702661

Nurminen T., Korpunen H., Uusitalo J. Time Consumption Analysis of the Mechanized Cut-to-Length Harvesting System. Silva Fennica, 2006, vol. 40, no. 2, pp. 335–363. DOI: 10.14214/sf.346

Ovaskainen H. Comparison of Harvester Work in Forest and Simulator Environments. Silva Fennica, 2005, vol. 39, no. 1, pp. 89–101. DOI: 10.14214/sf.398

Palander T., Bergroth J., Kärhä K. Excavator Technology for Increasing the Efficiency of Energy Wood and Pulp Wood Harvesting. Biomass and Bioenergy, 2012, vol. 40, pp. 120–126. DOI: 10.1016/j.biombioe.2012.02.010

Pētersons J. Productivity of Harvesters in Commercial Thinnings in the Forest Stands of Different Composition of Species. Research for Rural Development, 2014, vol. 2, pp. 76–82.

Proto A.R., Macrì G., Visser R., Russo D., Zimbalatti G. Factors Affecting Forwarder Productivity. European Journal of Forest Research, 2018, vol. 137, iss. 2, pp. 143–151. DOI: 10.1007/s10342-017-1088-6

Rozītis A., Zimelis A., Lazdiņš А. Evaluation of Productivity and Impact on Soil of Tracked ProSilva F2/2 Forwarder in Forest Thinning. Research for Rural Development, 2017, vol. 1, pp. 94–100. DOI: 10.22616/rrd.23.2017.014

Schack-Kirchner H., Fenner P.T., Hildebrand E.E. Different Responses in Bulk Density and Saturated Conductivity to Soil Deformation by Logging Machinery on a Ferralsol under Native Forest. Soil Use and Management, 2007, vol. 23, iss. 3, pp. 286–293. DOI: 10.1111/j.1475-2743.2007.00096.x

Strandgard M., Mitchell R., Acuna M. Time Consumption and Productivity of a Forwarder Operating on a Slope in a Cut-to-Length Harvest System in a Pinus radiata D. Don Pine Plantation. Journal of Forest Science, 1972, vol. 63, iss. 7, pp. 324–330. DOI: 10.17221/10/2017-JFS

Syunev V., Sokolov A., Konovalov A., Katarov V., Seliverstov A., Gerasimov Y., Karvinen S., Välkky E. Comparison of Wood Harvesting Methods in the Republic of Karelia. Working Papers of the Finnish Forest Research Institute 120. Joensuu, MELTA, 2009. 117 p. Available at: http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2009/mwp120.htm (accessed 04.09.19)

Tiernan D., Zeleke G., Owende P.M.O., Kanali C.L., Lyons J., Ward S.M. Effect of Working Conditions on Forwarder Productivity in Cut-to-Length Timber Harvesting on Sensitive Forest Sites in Ireland. Biosystems Engineering, 2004, vol. 87, iss. 2, pp. 167–177. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2003.11.009

Tufts R.A. Productivity and Cost of the Ponsse 15-Series, Cut-to-Length Harvesting System in Southern Pine Plantations. Forest Products Journal, 1997, vol. 47, no. 10, pp. 39–46.

Опубликован
2021-02-26
Как цитировать
Шегельман, И., и П. Будник. Типизация лесных территорий по природно-производственным условиям на основе кластерного анализа. Лесной журнал, вып. 1, Feb. 2021, сс. 120-37, doi:10.37482/0536-1036-2021-1-120-137.
Раздел
ЛЕСОЭКСПЛУАТАЦИЯ