Cresterea Arborilor Si Arboretelor In Sistemul de Monitorizare Forestiera Intensiva

TEZĂ DE DOCTORAT

Creșterea arborilor și arboretelor în sistemul de monitorizare forestieră intensivă

TREES AND STANDS GROWTH IN INTENSIVE FOREST MONITORING SYSTEM

CUPRINS

LISTA DE ABREVIERI

Cuvânt înainte

1. INTRODUCERE

2. SCOP ȘI OBIECTIVE

3. STADIUL CUNOȘTINȚELOR

3.1 Stadiul cunoștințelor pe plan internațional

3.2 Stadiul cunoștințelor pe plan național

4. METODA ȘI MATERIALUL DE CERCETARE

4.1 Localizarea cercetărilor

4.2 Metodologia de lucru

5. REZULTATE OBȚINUTE

5.1. Analiza structurii arboretelor din rețeaua extinsă de monitorizare forestieră intensivă – Nivel II

5.1.1. Structura arboretelor în raport cu diametrul arborilor

5.1.2 Distribuția numărului de arbori pe clase de creștere în diametru

5.1.3. Repartiția volumului pe categorii de diametre

5.1.4. Distribuția numărului de arbori pe clase de creșteri în volum

5.1.5. Variația volumelor și a creșterilor în volum în raport cu diametrul arborilor

5.2 Creșterea arborilor și arboretelor

5.2.1 Variația creșterii radiale și a diametrelor arborilor din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI

5.2.2 Variația creșterii radiale a arborilor din cuprinsul suprafetelor extinse de supraveghere intensivă (SESI)

5.2.3. Relația dintre climat și creșterea radială a arborilor din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă – Nivel II

5.2.4. Variația creșterii radiale a arborilor înregistrată cu ajutorul dendroauxografelor cu înregistrare continuă

5.2.5. Variația diametrelor arborilor monitorizată cu ajutorul benzilor dendrometrice permanente

5.2.6. Variația creșterilor medii în volum în raport cu procentul de defoliere al coroanelor arborilor

5.2.7. Creșterea în volum a arborilor și arboretelor din suprafețele extinse de supraveghere intensivă

5.3. Starea de sănătate a arborilor și arboretelor din cadrul suprafețelor de monitorizare forestieră intensivă

6. CONCLUZII

7. CONTRIBUȚII ORIGINALE

BIBLIOGRAFIE

ANEXE

Anexa 1, Rezumat

Anexa 2, Curriculum vitae

CONTENT

ABBREVIATION LIST

Foreward

1. INTRODUCTION

2. RESEARCH AIM AND OBJECTIVES

3. STATE OF THE ART

3.1 State of the art at international level

3.2 State of the art at national level

4. RESEARCH MATERIAL AND METHOD

4.1 Research location

4.2 Research methodology

5. RESULTS

5.1. Stand structure analysis in extended intensive monitoring network – Level II

5.1.1. Stand structure based on tree DBH

5.1.2 Tree distribution in relation to DBH growth classes

5.1.3. Volume repartition in relation to DBH classes

5.1.4. Tree distribution in relation volume growth classes

5.1.5. Volume and volume growth variation in relation with tree DBH

5.2 Tree and stand growth

5.2.1 Radial and DBH growth variation in extended level II monitoring plots SESI

5.2.2 Tree radial growth variation in extended level II monitoring plots (SESI)

5.2.3. Climate – growth relationship in extended level II monitoring plots

5.2.4. Tree radial growth variation registered using point-dendrometers

5.2.5. Tree DBH variation registered using permanent girth bands

5.2.6. Mean volume growth variation in relation to tree crown defoliation percent

5.2.7. Trees and stand volume growth in extended level II monitoring plots

5.3. Trees and stand health status in intensive forest monitoring plots

6. CONCLUSIONS

7. ORIGINAL CONTRIBUTIONS

REFERENCES

LISTA DE ABREVIERI

ARNEWS – Sistemul de Avertizare Timpurie a Ploilor Acide Canadian

CLRTAP – Convenția privind Poluarea Atmosferică Transfrontalieră la Mare Distanță

EANET – Rețeaua de Monitorizare a Depunerilor Acidi din Asia de Est

ECLAIRE – Efectele Poluării Atmosferice și a Schimbărilor Climatice și Strategii de Răspuns asupra Ecosistemelor Europene

EEC – Comunitatea Economică Europeană

EMAN – Rețeaua Ecologică de Monitorizare și Evaluare Canadiană

FHM – Programul de Monitorizare a Stării de Sănătate a Pădurilor (SUA)

FP7 – Programul Cadru 7 al Uniunii Europene

ICAS – Institutul de Cercetări și Amenajări Silvice

ICP-Forests – Programul de Cooperare Internațională privind Evaluarea și Supravegherea Efectelor Poluării Aerului asupra Pădurilor

LIFE+ – Instrumentul Financiar pentru Mediu al Uniunii Europene

RECOGNITION – Relationships Between Recent Changes of Growth and Nutrition of Norway Spruce, Scots Pine and European Beech Forests in Europe

RODENDRONET – Reteaua de monitorizare dendrocronologica din Romania

SESI – suprafață extinsă de supraveghere intensivă

SPP – suprafață de probă permanentă

SSI – suprafață de supraveghere intensivă

UE – Uniunea Europeană

UN/ECE – Comisia Economica a Națiunilor Unite pentru Europa

vTI Institute – Institutul pentru Silvicultură Mondială von Thunen

Cuvânt înainte

Activitatea de monitorizare forestieră intensivă din țara noastră, cu o tradiție neîntreruptă de peste 25 de ani, reprezintă una dintre cele mai stabile și sigure surse științifice de informare asupra stării ecosistemelor forestiere reprezentative aflate sub acțiunea poluării atmosferice și a factorilor de sters, utilizată cu succes în vederea dezvoltării și perfecționării metodelor eficiente de management durabil al acestora.

Pe parcursul celor trei ani de desfășurare a tezei de doctorat intitulată “Creșterea arborilor și arboretelor în sistemul de monitorizare forestieră intensivă”, prin activitățile de cercetare elaborate, s-a urmărit în permanență, încă de la început, atingerea scopului și obiectivelor propuse, în vederea fundamentării și asigurării din punct de vedere dendrometric și auxologic a funcționării și dezvoltării retelei existente de supraveghere intensivă a principalelor ecosisteme forestiere (nivel II).

Atingerea acestor obiective nu ar fi fost posibilă fără sprijinul necontenit al conducătorului științific domnul dr. ing. Ovidiu BADEA, membru titular al Academiei de Științe Agricole și Silvice, căruia îi adresez întreaga mea recunoștință și sincere mulțumiri pentru efortul depus, generozitatea, susținerea și răbdarea de care a dat dovadă în îndrumarea competentă și permanentă pe întreg parcursul elaborării și realizării acestei teze de doctorat, precum și pentru formarea mea profesională în domeniul biometriei și auxologiei forestiere.

Adresez respecuoase mulțumiri distinșilor membri ai comisiei de analiză a tezei de doctorat și anume domnului acad. Victor GIURGIU, domnului dr. ing. Ionel POPA – membru corespondent al Academiei de Științe Agricole și Silvice, domnului prof. dr. ing. Iosif VOROVENCII, precum și domnului conf. dr. ing. Gheorghe TUDORAN pentru amabilitatea, sfaturile și recomandările acordate pe întreg parcursul studiilor doctorale, precum și în etapa de final a elaborării tezei de doctorat.

Un rol deosebit de important în elaborarea competentă a acestei lucrări l-a avut regretatul prof. dr. ing. Iosif LEAHU, ce va rămâne veștnic în amintirea mea pentru sugestiile și observațiile făcute în elucidarea unor aspecte abordate, cu ocazia susținerii examenelor și rapoartelor științifice.

Doresc să adresez alese multumiri întregului colectiv profesoral al Departamentului de Exploatări Forestiere, Amenajarea Pădurilor și Măsurători Terestre din cadrul Universității “Transilvania” – Brașov, pentru opiniile și sugestiile lor competente.

Îmi exprim aprecierea sinceră și le mulțumesc pentru ajutorul și încurajările permanente colegilor mei din cadrul Institutului de Cercetări și Amenajări Silvice, în mod special domnișoarei dr. ing. Diana SILAGHI, domnilor dr. ing. Stefan NEAGU, ing. Serban CHIVULESCU, tehn. Răducu STĂNCULEANU, tehn. Cornel BARBU și tehn. Gabriel NEDEA, cât și colegilor de la stațiunea Experimentală de Cultură a Molidului din Câmpulung Moldovenesc, domnilor dr. ing. Cristian SIDOR și dr. ing. Nechita CONSTANTIN, stațiunea Experimentală ICAS Brașov, domnului dr. ing. Corneliu IACOB, precum și domnilor dr. ing. Gheorghe GUIMAN și tehn. Laurențiu CIOBANU din cadrul colectivului de cercetare Mihăești.

Nu în ultimul rând doresc să multumesc părinților mei și familiei, în mod special soției mele Laura și fiicei mele Anisia pentru susținerea morală răbdarea și înțelegerea manifestată cu generozitate pe perioada celor trei ani de desfășurare a tezei de doctorat.

INTRODUCERE

INTRODUCTION

Pădurea în ansamblul ei, constituie unul dintre ecosistemele terestre cu cea mai mare complexitate structurală și funcțională, care prin control și supraveghere continuă permite stabilirea unor legități ce pot fi verificate, adoptate și extinse și în afara ei (în limita valabilității) în vederea elaborării unor programe speciale de reconstrucție ecologică și de restabilire a stărilor de echilibru.

Realizarea și implementarea unui management sustenabil al pădurilor reprezintă un obiectiv prioritar, intens dezbătut de politicile de la nivel național și internațional. Acest obiectiv, nu poate fi atins decât dacă se asigură în permanență necesarul de informație asupra factorilor ce influențează starea ecosistemelor forestiere. Baza legală ce face posibil tot acest proces este oferită de Programul Forest Focus al Comisiei Europene, un partener deosebit de important al comunității ICP – Forests alcătuită din 41 de tări membre dintre care 28 din interiorul Uniunii Europene și peste 300 de experți naționali implicați în activitățile de dezvoltare și armonizare a metodelor de monitorizare, precum și de raportarea permanentă a rezultatelor obținute.

Anii ’80 ai secolului trecut au reprezentat perioada de maximă îngrijorare a comunității științifice mondiale din domeniul forestier în ceea ce privește starea de declin a pădurilor Europei, datorată poluarii atmosferice. Ca reacție imediată, au fost lansate activități de monitorizare la scară largă a stării de vătamare a arboretelor prin analize asupra gradului de defoliere a coroanelor arborilor, componența chimică a aparatului foliar, starea solurilor forestiere, dar și a calității din punct de vedere chimic a depunerilor atmosferice umede sau uscate, toate acestea având ca scop final determinarea cât mai exactă a surselor de poluare precum și a nivelului acestora. Rezultatele obținute au arătat clar influența negativă pe care o au agenții poluanți asupra creșterii și dezvoltării arboretelor.

Adoptarea cu succes în urmă cu peste 28 ani a politicilor “clean – air” au dus la rezultate evidente în ceea ce privește scăderea nivelurilor nocive ale depunerilor atmosferice, rezultatele preconizând o reducere substanțială a acidifierii solurilor în mai puțin de un deceniu.

Monitorizarea forestieră (ca parte integrantă a cercetării în domeniu) a fost definită de diverși autori în ultimii 40 de ani (SCEP, 1970; Meijers, 1986; Hellawell, 1991; Stevens Jr, 1994; Yoccoz et al., 2001; Lovett et al., 2007; Ferretti, 2013). Conform unei definiții universal acceptată la nivelul comunității internaționale, dată de Feretti (2013), monitorizarea forestieră reprezintă “ o serie de măsurători continue, organizate pe termen lung a caracterisiticilor/variabilelor fizice/chimice/biologice bine definite ale unei entități forestiere, proiectate astfel încât să ofere răspunsuri justificate la întrebări legate de starea și dinamica pădurii”.

Grupul de experți în domeniul creșterilor arborilor și arboretelor din cadrul Programului ICP-Forests recomanda, în urmă cu aproximativ două decenii, o monitorizare cat mai intensă a factorilor ce produc modificări ale creșterii și dezvoltării arboretelor. Această recomandare survine în urma rezultatelor studiilor efectuate în cadrul unor proiecte desfășurate la nivel internațional (DEFOGRO, PrognEU sau RECOGNITION) prin care s-a demonstrat că nivelul de defoliere a coroanelor influențează direct creșterea în suprafață de bază a arboretelor, fapt dovedit chiar și în cazul fagului unde această corelatie nu era foarte clar evidențiată de rezultatele studiilor anterioare (UN/ECE, 2005). Cu toate acestea, indiferent de gradul de vătămare al coroanelor arboriloabilire a stărilor de echilibru.

Realizarea și implementarea unui management sustenabil al pădurilor reprezintă un obiectiv prioritar, intens dezbătut de politicile de la nivel național și internațional. Acest obiectiv, nu poate fi atins decât dacă se asigură în permanență necesarul de informație asupra factorilor ce influențează starea ecosistemelor forestiere. Baza legală ce face posibil tot acest proces este oferită de Programul Forest Focus al Comisiei Europene, un partener deosebit de important al comunității ICP – Forests alcătuită din 41 de tări membre dintre care 28 din interiorul Uniunii Europene și peste 300 de experți naționali implicați în activitățile de dezvoltare și armonizare a metodelor de monitorizare, precum și de raportarea permanentă a rezultatelor obținute.

Anii ’80 ai secolului trecut au reprezentat perioada de maximă îngrijorare a comunității științifice mondiale din domeniul forestier în ceea ce privește starea de declin a pădurilor Europei, datorată poluarii atmosferice. Ca reacție imediată, au fost lansate activități de monitorizare la scară largă a stării de vătamare a arboretelor prin analize asupra gradului de defoliere a coroanelor arborilor, componența chimică a aparatului foliar, starea solurilor forestiere, dar și a calității din punct de vedere chimic a depunerilor atmosferice umede sau uscate, toate acestea având ca scop final determinarea cât mai exactă a surselor de poluare precum și a nivelului acestora. Rezultatele obținute au arătat clar influența negativă pe care o au agenții poluanți asupra creșterii și dezvoltării arboretelor.

Adoptarea cu succes în urmă cu peste 28 ani a politicilor “clean – air” au dus la rezultate evidente în ceea ce privește scăderea nivelurilor nocive ale depunerilor atmosferice, rezultatele preconizând o reducere substanțială a acidifierii solurilor în mai puțin de un deceniu.

Monitorizarea forestieră (ca parte integrantă a cercetării în domeniu) a fost definită de diverși autori în ultimii 40 de ani (SCEP, 1970; Meijers, 1986; Hellawell, 1991; Stevens Jr, 1994; Yoccoz et al., 2001; Lovett et al., 2007; Ferretti, 2013). Conform unei definiții universal acceptată la nivelul comunității internaționale, dată de Feretti (2013), monitorizarea forestieră reprezintă “ o serie de măsurători continue, organizate pe termen lung a caracterisiticilor/variabilelor fizice/chimice/biologice bine definite ale unei entități forestiere, proiectate astfel încât să ofere răspunsuri justificate la întrebări legate de starea și dinamica pădurii”.

Grupul de experți în domeniul creșterilor arborilor și arboretelor din cadrul Programului ICP-Forests recomanda, în urmă cu aproximativ două decenii, o monitorizare cat mai intensă a factorilor ce produc modificări ale creșterii și dezvoltării arboretelor. Această recomandare survine în urma rezultatelor studiilor efectuate în cadrul unor proiecte desfășurate la nivel internațional (DEFOGRO, PrognEU sau RECOGNITION) prin care s-a demonstrat că nivelul de defoliere a coroanelor influențează direct creșterea în suprafață de bază a arboretelor, fapt dovedit chiar și în cazul fagului unde această corelatie nu era foarte clar evidențiată de rezultatele studiilor anterioare (UN/ECE, 2005). Cu toate acestea, indiferent de gradul de vătămare al coroanelor arborilor s-a demonstrat că aceștia continuă să își sporească cu o intensitate mai mare (arbori sănătoși) sau mai redusă (arbori afectați), cantitatea de biomasă acumulată.

În urma amplelor cercetări efectuate, experții in domeniu au ajuns la concluzia că numai prin efectuarea de măsurători, periodice, permanente și continue pe termen lung asupra variațiilor creșterilor, dar și a factorilor ce le influențează pot demonstra dacă mersul ascendent al acestora se menține sau nu, oferind ulterior posibilitatea emiterii diverselor ipoteze, dar și măsuri asupra situațiilor apărute.

SCOPUL ȘI OBIECTIVELE CERCETĂRILOR

RESEARCH AIM AND OBJECTIVES

Funcționarea de peste 23 de ani a rețelei de monitorizare forestieră intensivă (nivelul II), amplasată în țara noastră în perioada 1989-1991 în ecosisteme forestiere reprezentative și în condițiile acțiunii directe a poluării atmosferice și a altor factori de stres biotici și abiotici, pentru supravegherea inter- și transdisciplinară integrată a calității factorilor de mediu și a componentelor ecosistemice, a permis până în prezent stabilirea unor legături complexe între aceștia și starea de sănătate a arborilor și arboretelor inclusiv creșterea lor. În această perioadă, arboretele selectate, destinate acestor cercetări au suferit diverse modificări, în special în ceea ce privește consistența și starea lor, cauzată în general de intervențiile antropice prin lucrările silviculturale și/sau de acțiunea tot mai accentuată a procesului schimbărilor climatice în strânsă corelație cu poluarea atmosferică. Structura acestor arborete nu a fost analizată și caracterizată până în prezent, neexistând astfel de preocupări, din cauza existenței unor colectivițăți relativ reduse de arbori inventariați în suprafețele de supraveghere intensivă în mărime maximă de numai 0,25 ha, insuficiente pentru a oferi informații biometrice relevante asupra organizării stării și funcționalității acestor ecosisteme forestiere.

Din aceste considerente, dar mai ales din necesitatea menținerii, extinderii și perfectionării continue a sistemului de supraveghere forestieră la nivel național și în context european, scopul cercetărilor este acela de a fundamenta și asigura, din punct de vedere dendrometric și auxologic, funcționarea și dezvoltarea retelei existente de supraveghere intensivă a principalelor ecosisteme forestiere (nivel II) și extinderea acesteia într-o nouă etapă de lungă durată, prin includerea de noi suprafețe de supraveghere permanentă de mărime și formă diferită, altele decât cele existente.

Obiectivul principal al cercetărilor constă în actualizarea si dezvoltarea metodologiei de monitorizare forestieră intensivă din punct de vedere al analizei structurii și creșterii arborilor si arboretelor selectate în sistemul românesc de supraveghere intensivă a stării ecosistemelor forestiere (nivelul II).

Obiectivele specifice ale cercetărilor desfășurate în cadrul tezei de doctorat se referă la:

Cunoașterea structurii arboretelor cuprinse în sistemul de supraveghere intensivă a principalelor ecosisteme forestiere (nivelul II).

Determinarea și analiza creșterii arborilor și arboretelor în sistemul de monitorizare forestieră intensivă (nivelul II).

Analiza influenței diferiților factori de stres asupra creșterii arborilor și stării de sănătate a acestora.

Armonizarea rezultatelor auxologice cu cele din rețeaua existentă (standard) și fundamentarea funcționării din punct de vedere dendrometric și auxologic a rețelei extinse de supraveghere intensivă a stării ecosistemelor forestiere (nivelul II).

STADIUL CUNOȘTIINȚELOR

STATE OF THE ART

Stadiul cunoștiintelor pe plan internațional

State of the art at international level

Procesul de declin al stării de sănătate a pădurilor Europei a fost intens analizat și dezbătut de specialiști în domeniu încă din secolul trecut. Astfel, prin inițierea la inceputul anilor ’80 a unui sistem de monitorizare periodică (anuală) a principalilor parametri de caracterizare a stării de sănătate, respectiv defolierea și decolorarea coroanelor arborilor, s-au determinat la acea vreme, principalele cauze definitorii în declinul pădurii, cum ar fi de exemplu ploile acide rezultate în urma concentrațiilor ridicate de sulf din atmosferă. Politicile strategice, elaborate în acea perioadă, în vederea diminuării proceselor și semnalelor alarmante în ceea ce privește poluarea atmosferică, au dat rezultate satisfăcătoare, cum ar fi scăderea semnificativă din ultimele decenii a depunerilor poluante de sulfați.

În baza Convenției privind Poluarea Atmosferică Transfrontalieră la Mare Distanță (CLRTAP), în iulie 1985 ia naștere Programul de Cooperare Internațională privind Evaluarea și Supravegherea Efectelor Poluării Aerului asupra Pădurilor (ICP – Forests), lansarea acestuia reprezentând totodată și începutul monitorizării forestiere la nivel transnațional. Începând cu anul 1986, un rol considerabil în evidențierea acestui proces prin furnizarea de informații științifice a revenit acestui program care, pe lângă evaluarea efectelor factorilor de stres antropogeni sau naturali asupra stării și dezvoltării coroanelor arborilor, a realizat de asemenea și implementarea unor studii transnaționale complete în scopul unei mai bune înțelegeri a relațiilor cauză – efect specifice ecosistemelor forestiere (Michel et al., 2014).

Începând cu anul 1987, a fost proiectată, sub auspiciile CLRTAP și ale Regulamentului (EEC) nr. 3528/86 al Consiliului Uniunii Europene (schema UE), o rețea sistematică transnațională (Nivel I) cu o densitate de un sondaj la 25 600 ha (16 x 16 km) în care se fac evaluări anuale a stării de sănătate a pădurilor cu o intensitate redusă de supraveghere la nivel de suprafață de probă permanentă (SPP). Cunoașterea dinamicii și distribuției spațiale a pădurilor vătămate din Europa, și realizarea unei baze de date privind starea coroanelor arborilor, starea solurilor și conținutul în substanțe nutritive al acestora, reprezentă rolul principal al acestei supravegheri la scară largă. (Badea et al., 2011).

În prezent, această rețea cuprinde peste 7500 de suprafețe de probă permanente, acoperind aproximativ 200 de milioane de hectare din pădurile Europei și în care sunt evaluați peste 110 000 de arbori (Fig. 3.1).

Fig. 3.1 – Rețeaua europeană de supraveghere forestieră (nivel I) (Lorenz, 2013)

European forest monitoring network (level I)

În anul 1994 statele membre ale Uniunii Europene în baza rezoluțiilor 1 și 3 ale Conferințelor Ministeriale de la Strasbourg și Helsinki, adoptă extinderea schemei inițiate în anul 1986, prin care se stabilește dezvoltarea unui program pan-european de monitorizare intensivă (Nivel II) a factorilor ce afectează starea ecosistemelor forestiere, inclusiv poluarea atmosferică (UN/ECE și ICP-Forests, 1997). Programul se derulează în baza unei rețele europene de suprafețe de cercetare amplasate nesistematic (Fig. 3.2) ce a fost dezvoltată pentru o mai bună înțelegere a inter-relațiilor între poluarea atmosferică și impactul acesteia asupra stării de sănătate a pădurilor și utilizată în vederea înregistrării de date precise privind extinderea și dezvoltarea numărului de poluanți în corelație cu principalii parametri de caracterizare ai ecosistemelor forestiere (creșterea arborilor și starea de sănătate a lor, starea solurilor forestiere, compoziția chimică a frunzelor sau acelor, parametri climatici, etc.) pe o perioadă de cel puțin 15 – 20 ani (Lebourgeois, 1997; Ponette et al., 1998).

Fig. 3.2 – Rețeaua europeană de supraveghere intensivă (nivel II) (Lorenz, 2013)

European intensive forest monitoring network (level II)

Regulamentul Uniunii Europene nr. 2152/2002, reglementează ulterior, activitatea de supraveghere a stării de sănătate a pădurilor, prin adoptarea Schemei Forest Focus, program care și-a încetat activitatea la sfârșitul anului 2006, premisele continuării și realizării unui nou sistem de Monitoring Forestier European fiind create prin implementarea Programului Life+ al Uniunii Europene, începând cu anul 2009.

În vederea obținerii informațiilor necesare în strânsă concordanță cu problemele de mediu cum ar fi schimbările climatice și conservarea biodiversității, sistemul de monitoring forestier, care nu demult a fost concentrat pe efectele poluării atmosferice, a trebuit să fie revizuit și dezvoltat, constituindu-se începând cu anul 2009 un “Nou sistem de Monitoring Forestier la nivel European”, printr-un proiect nou, multinațional: „Further development and implementation of an EU-Level Forest monitoring System (FutMon)”. (Badea et al., 2011)

Necesitatea și importanța activității de monitorizare forestieră, în strânsă cooperare cu Programul ICP-Forests al Națiunilor Unite pentru Europa, a determinat de asemenea dezvoltarea unor rețele de supraveghere forestieră și pe teritoriile altor continente cum ar fi America de Nord sau Asia (Fig 3.3).

Fig. 3.3 Rețele de monitorizare forestieră la nivel mondial (Ferretti, 2013)

International forest monitoring networks

În Statele Unite ale Americii a fost adoptat în urmă cu două decenii Programul de Monitorizare a Stării de Sănătate a Pădurilor – FHM, având ca obiectiv general evaluarea și monitorizarea tendințelor (dinamicii spațio-temporale) indicatorilor stării de sănătate a pădurilor. Ca și în cazul programului ICP – Forests din Europa, programul FHM al Statelor Unite se bazează pe două o rețele de monitorizare, una sistematică de formă hexagonală cu o densitate de o suprafață la fiecare 39 000 ha (aproximativ 8 000 de suprafețe în total) și una nesistematică cu un total de 21 de suprafețe în care se desfășoară activități de monitorizare forestieră intensivă (nivelul II) (Tkacz et al., 2013).

Statul canadian, adoptă și el încă din anul 1984,un sistem de monitorizare, denumit la acea vreme Sistemul de Avertizare Timpurie a Ploilor Acide – ARNEWS. Acest program s-a bazat inițial pe 150 de suprafețe rectangulare (10x40m) amplasate nesistematic în cadrul a diferite regiuni forestiere. După finalizarea ARNEWS sistemul de monitorizare a fost preluat de alte organisme aflate în colaborare cu Serviciului Forestier Canadian cum ar fi Rețeaua Ecologică de Monitorizare și Evaluare – EMAN, care începând cu anul 1994 s-a definit ca fiind rețeaua națională a organizațiilor implicate în monitorizarea ecologică din Canada (Tkacz et al., 2013).

Pe continentul asiatic, procesul de monitorizare forestieră se desfășoară în cadrul rețelei EANET, compusă din 54 de suprafețe de supraveghere, dintre care 26 sunt atribuite monitorizării stării de sănătate a pădurilor, iar restul de 28 stării solurilor. Această rețea a fost implementată începând cu anul 2001 și se întinde pe teritoriile a 11 țări est-asiatice, suprafețele de monitorizare din cadrul acesteia fiind astfel caracterizate de o largă diversitate din punct de vedere al tipurilor de ecosisteme forestiere componente (Sase et al., 2013).

Evaluarea stării de sănatate a pădurilor Europei, efectuată în cadrul Proiectului FutMon finanțat în perioada 2009 – 2011 prin Programul LIFE+ al Comisiei Europene, în 7 503 suprafețe de monitorizare, pe un total de 145 323 de arbori, a fost cea mai amplă evaluare realizată vreodată în cadrul rețelei pan-europene de nivel I (UN/ECE, 2011)

Conform rezultatelor recent prezentate de Institutul pentru Silvicultură Mondială (vTI), din Germania (coordonatorul proiectului FutMon), în cadrul raportului tehnic din 2013 (UN/ECE, 2011), starea de sănătate a pădurilor Europei nu a suferit modificări însemnate, rămânând practic neschimbată în mai bine de trei sferturi din suprafețele de monitorizare permanentă. Astfel, din anul 2002 până în prezent, 19,5% din totalul arborilor evaluați au fost clasificați ca afectați sau dispăruți. Stejarii mediteraneeni si cei central europeni au prezentat cele mai severe simptome de degradare în ultimii 10 ani, iar pe de altă parte, pinul și molidul, fiind și cele mai răspândite specii, au demonstrat o stare de sănătate stabilă în perioada ultimului deceniu.

În ceea ce privește creșterea arborilor și arboretelor, monitorizată în cadrul suprafețelor de supraveghere intensivă (nivelul II) la nivel european, în scopul evidențierii efectelor negative ale schimbărilor climatice și a depunerilor atmosferice asupra ecosistemelor forestiere au fost utilizate pentru prima dată datele aferente măsurătorilor din anii 1994 și 1999 (de Vries et al., 2007; de Vries et al., 2009; Laubhann et al., 2009). Noi evaluări au putut fi efectuate în baza datelor din anii 2008 și 2009, acestea fiind deja trecute prin stricte verificări din punct de vedere a calității lor și centralizate în vederea prelucrării și diseminării rezultatelor. În prezent, aceste date sunt utilizate în proiecte cum ar fi “Efectele Poluării Atmosferice și a Schimbărilor Climatice și Strategii de Răspuns asupra Ecosistemelor Europene – ECLAIRE” (http://www.eclaire-fp7.eu), proiect internațional, finanțat de Uniunea Europeană (UE) în cadrul Programului Cadru 7 (FP7), în care, 39 de instituții partenere din UE vor desfășura activități de cercetare și diseminare, pentru o durată de patru ani, începând din luna octombrie 2011 până în aceeași lună a anului 2015. Datele au fost colectate din 822 de suprafețe de supraveghere intensivă (nivel II), majoritatea cu mărimea de 0,25 ha, însumând o suprafață totală de 250 ha, distribuite pe teritoriile a celor 30 de tări partenere (Lorenz și Fischer, 2013).

Un element mai puțin analizat de cercetătorii din domeniul monitorigului forestier, dar cu o importanță deosebită în ceea ce privește asigurarea funcționării pe termen lung a sistemului de supraveghere forestieră la nivel european și mondial, îl reprezintă dinamica structurală a arboretelor componente. Cunoașterea modului de organizare și funcționare a arboretelor precum și a caracteristicilor structurale ale acestora joacă un rol extrem de important pentru menținerea unei evoluții permanente a pădurilor pe baza aplicării unui sistem de gospodărire adecvat. De-a lungul timpului au fost dezvoltate și aplicate numeroase modele matematice, din ce în ce mai complexe, în vederea stabilirii tehnicilor de modelare a diferitelor tipuri de structură întâlnite în ecosistemele forestiere la nivel european și mondial.

Dupa cum este cunoscut, distribuțiile experimentale și teoretice ale numărului de arbori pe categorii de diametre, reprezintă indicatorul structural central al metodelor bazate pe analiza cantitativă și calitativă a parametrilor biometrici ai ecosistemelor forestiere. Unele dintre cele mai utilizate distribuții în modelarea structurii diametrelor din cadrul unui arboret sunt distribuțiile Beta, Gamma sau Weibull (Giurgiu, 1979; Kilkki și Paivinen, 1986; Zhang et al., 2001; Podlaski, 2010), acestea dovedind o flexibilitate ridicată urmând diverse forme de structuri.

Cercetări asupra gradului de apropiere a distribuțiilor empirice de cele teoretice ale numărului de arbori pe categorii de diametre din cadrul unor arborete naturale pure sau amestecate, aflate în diferite stadii sau faze de dezvoltare, au fost prezentate în trecut în literatura de specialitate (Palahí et al., 2007; Podlaski și Zasada, 2008). Astfel, pentru modelarea structurii arboretelor au fost elaborate metodologii specifice pentru amestecuri de fag si larice de Pretzsch (1997), brad si fag de Podlaski (2006, 2008, 2010) sau brad si molid de Zhang (2001). De asemenea, pentru arboretele de stejari și stejari în amestec cu alte specii au fost elaborate mai multe studii asupra structurii si compoziției lor precum si asupra metodelor de modelare statistica a acestora (Loewenstein et al., 2000; Gorgoso Varela et al., 2008; Petritan et al., 2012).

Stadiul cunoștiințelor pe plan național

State of the art at national level

Monitorizarea și controlul calității stării pădurilor din țara noastră a fost asigurată inițial prin metode indirecte și nonspecifice cum ar fi: elaborarea de inventare forestiere bazate pe informațiile din amenajamente (1967, 1974, 1979, 1984), revizuirea planurilor de management (amenajamentele forestiere) din zece în zece ani, înființarea unor baze de date din amenajamente și de la ocoalele silvice, existând posibilitatea reactualizării anuale, întreținerea unui sistem informațional bazat pe date furnizate anual de către specialiștii silvici în mod operativ (SILV). Metodele aplicate și rezultatele obținute în ceea ce privește supravegherea forestieră din România au fost prezentate în numeroase lucrări de specialitate (Giurgiu, 1967; Ianculescu, 1975; Dissescu, 1977; Giurgiu, 1978; 1979; Seceleanu, 1981; Rucăreanu și Leahu, 1982; Alexe și Milescu, 1983; Alexe, 1984; Pătrășcoiu, 1987; Giurgiu, 1988; Leahu, 1994; Leahu, 2001).

Perioada anilor ’80 a însemnat pentru monitorizarea forestieră din Romania începutul unei noi etape, astfel că sistemul vechi de supraveghere, dovedit a fi deficitar din cauza informațiilor provenite din surse neunitare și necomparabile cronologic, a fost abandonat. Primii pași ai transferului către o nouă etapă au fost realizați de către Consiliul Național de Protecție a Mediului Inconjurător și Ministerul Silviculturii de la acea vreme, care a inclus în tematica de cercetare a Institutului de Cercetări și Amenajări Silvice (ICAS), lucrarea de cercetare științifică privind elaborarea sistemului de supraveghere și control a calității factorilor de mediu din fondul forestier (Pătrășcoiu, 1990; Pătrășcoiu și Badea, 1990).

În anul 1990, în urma rezultatelor obținute prin aplicarea experimentală a cercetărilor efectuate în perioada 1983 – 1989 (Pătrășcoiu, 1985; Pătrășcoiu, 1990; Pătrășcoiu și Badea, 1990), a fost proiectată și amplasată, la nivelul întregului fond forestier național, o rețea sistematică de sondaje permanente cu o densitate de un sondaj la 400 ha (2 x 2 km) în pădurile din regiunile de câmpie și dealuri și de un sondaj la 800 ha în regiunea de munte (2 x 4 km). Romania a aderat în anul 1990, cu ocazia Conferinței Ministeriale de la Strasbourg, la Programul de Cooperare Internațională privind evaluarea și supravegherea efectelor poluării aerului asupra pădurilor (ICP-Forests) al Națiunilor Unite pentru Europa – UN(ECE). In anul 1991 a fost proiectată și amplasată și rețeaua transnațională (16 x 16 km), cuprinzând aproximativ 247 sondaje permanente (Badea et al., 2011).

Sistemul de monitoring forestier din Romania a fost implementat în baza Ordinului Adjunctului Ministrului Silviculturii nr. 96/1990, iar permanentizarea lui a fost asigurată prin decizia nr. 82/1991 a Directorului General al Silviculturii. Dezvoltarea acestui sistem s-a realizat prin “Regulamentul de organizare și funcționare a sistemului de monitoring forestier din România” aprobat în baza Ordinului nr. 249/1994 al Ministrului Apelor, Pădurilor și Protecției și Mediului. De asemenea, funcționarea și dezvoltarea activității de monitoring forestier este susținută de Legea Protecției Mediului nr. 137/1995, cu modificările și completările ulterioare, care cuprinde referiri la activitatea de monitoring integrat al mediului dar și de Legea nr. 46/2008 privind Codului Silvic.

Rezoluțiile Conferinței Ministeriale de la Strasbourg (1990) au stabilit principiile care au stat la baza fundamentării sistemului de monitorinzare forestieră din Europa și implicit, din țara noastră. Astfel că Romania, în calitate de semnatară a acestor reglementări, a participat încă de la început la întărirea eforturilor de monitorizare a stării ecosistemelor forestiere, în cadrul diverselor programe regionale, naționale și internaționale. Așadar în România, ca și în majoritatea țărilor europene și în concordanță cu obiectivele ICP-Forests al UN/ECE, ale Schemei UE și ale Schemei Forest Focus, sistemul de supraveghere forestieră se desfășoară atât la Nivelul I (rețeaua națională și transnațională) cât și la Nivelul II (rețeaua de supraveghere intensivă).

În țara noastră, în perioada 1990-2006 activitatea de supraveghere a ecosistemelor forestiere de (nivelul I) s-a realizat printr-o rețea mixtă alcătuită din rețeaua națională (4 x 4 km) și cea transnațională (16 x 16 km), destinată atât supravegherii stării de sănătate cât și inventarului forestier național, abandonată odată cu anularea finanțării acestor acțiuni specifice. Începând cu anul 2008 a rămas funcțională numai rețeaua transnațională de 16 x 16 km, datele asupra stării de sănătate a pădurilor la nivel național fiind transmise anual catre ICP-Forests în vederea integrării lor în baza de date pan-europeană.

În calitate de membră a Programului ICP-Forests încă din anul 1990 și dezvoltând alături de celelalte țări membre, activități de monitorizare a stării pădurilor la ambele niveluri de supraveghere (nivelul I și nivelul II), țara noastră, a fost invitată să participe la consorțiul multinațional constituit pentru realizarea proiectului “Dezvoltarea și implementarea sistemului de monitoring forestier la nivelul Uniunii Europene” – „Further development and implementation of an EU-Level Forest monitoring System (FutMon)”, în perioada 2009-2011 (Badea et al, 2010). Coordonarea proiectului a fost asigurată la acea dată de Germania prin Institutul Johann Heinrich von Thünen – vTI pentru Silvicultură Mondială, acesta fiind și Centrul de Coordonare al ICP-Forests al Națiunilor Unite. Începând cu data de 1 octombrie 2013, Centrul de coordonare al Programului Internațional de Cooperare Internațională privind evaluarea și supravegherea efectelor poluării aerului asupra pădurilor (ICP-Forests) a fost transferat la Eberswalde – Germania în cadrul Institutului pentru Ecosisteme Forestiere Thunen.

Noua rețea, specifică proiectului FutMon (Fig. 3.4), și care a fost instalată în anul 2010 în baza rețelei transnaționale (16×16 km), deja existentă în țara noastră încă din 1991, cuprinde în prezent 261 de sondaje permanente (253 existente și 8 sondaje noi, instalate în 2010) și este creată în scopul armonizării și integrării funcționale la scară mare (nivel european), a nivelului 1 de supraveghere, cu sistemele de Inventar Forestier Național. (Badea et al., 2011). În cadrul acestei rețele, se desfășoară în fiecare an, în conformitate cu cerințele metodologice ICP – Forest evaluări asupra stării de sănătate a arboretelor, datele fiind centralizate în formulare tipizate în vederea validării acestora și transmiterii lor ulterioare către intituția coordonatoare.

Rețeaua de supraveghere intensivă (nivel II), amplasată între anii 1989-1992, în principalele ecosisteme forestiere din țara noastră, a fost alcătuită inițial dintr-un număr de 13 suprafețe de monitorizare (Fig. 3.5) și a corespuns ulterior metodologiei comune ICP-Forests. În cadrul acestei rețele s-a urmărit încă de la început surprinderea evoluției stării de sănătate a arborilor și arboretelor, creșterii acestora și a reacțiilor ecosistemelor forestiere la influența diferiților factori de stres etc.

În timp, datorită atingerii vârstei de exploatare a unor arborete cuprinse în cadrul acestor suprafețe de supraveghere, numărul lor s-a redus din anul 1998 la 12.

Fig. 3.4 – Rețeaua Futmon de sondaje permanente (16 x 16 km) proiectată pentru pădurile României. (Badea et al., 2011)

Futmon permanant plots network (16 x 16 km) designed for Romanian forests

Fig. 3.5 Rețeaua de monitorizare forestieră intensivă instalată în perioada 1989 – 1992. (Badea et al., 2011)

Intensive forest monitoring network installed during 1989 – 1992 period

În cele 12 suprafețe existente în prezent, se desfășoară evaluări anuale (defolierea și decolorarea coroanelor arborilor) sau periodice (starea solurilor forestiere, creșteri prin carote luate cu burghiul sau inventarieri succesive, compoziția chimică a frunzelor sau acelor), în patru dintre ele, denumite core plot-uri , efectuându-se măsurători cu caracter permanent și continuu, urmărindu-se astfel înregistrarea unor date precise în ceea ce privește extinderea și dezvoltarea numărului de poluanți în corelație cu principalii parametrii de caracterizare ai ecosistemelor forestiere.

Efectul cumulat al poluării atmosferice cu anumiti factori biotici și abiotici asupra creșterii arborilor și arboretelor (definită ca un indicator sintetic de caracterizare a stabilității, funcționalității și productivității pădurii), este descris pentru prima dată în țara noastră în studii de cercetare complexe efectuate la începutul anilor ’90 (Pătrășcoiu, 1990; Badea și Pătrășcoiu, 1993; Badea, 1999). Aceste cercetări constituind baza viitoarelor studii asupra stării solurilor forestiere, conținutului chimic al frunzelor și acelor, depunerilor atmosferice etc.

Valorile creșterilor medii în diametru și în suprafața de bază, ale arborilor comuni, rezultate în urma inventarierilor succesive începând cu anul 1991 și cu o periodicitate de cinci ani, prezintă o tendință descrescătoare odată cu creșterea intensității de vătămare, respectiv procentul de defoliere al coroanelor (Badea, 1998; Badea și Tănase, 2004), aceste cercetări fiind completate cu rezultate asupra pierderilor de creștere radială, în suprafața de bază și în volum. Cercetările efectuate ulterior au fundamentat aceste legități precum și metodologiile de lucru aplicate (Badea și Neagu, 2007); (Badea et al., 2011).

În vederea monitorizării cât mai intense și în conformitate cu cerințele organismelor internaționale de profil, a stării ecosistemelor forestiere din țara noastră, s-au înființat și dezvoltat în ultimii ani, prin proiecte realizate în cadrul Institutului de Cercetări și Amenajări Silvice și alte rețele integrate de monitorizare forestieră cum ar fi rețeaua LTER Bucegi-Piatra Craiului (Badea, 2013), LTER Retezat (Silaghi, 2013), rețeaua dendrocronologică RODENDRONET (Popa și Sidor, 2011) (Fig.3.6 a) și rețeaua de monitoring auxologic (Popa și Neagu, 2013) (Fig.3.6 b), retele care prin datele furnizate completează și fundamentează cercetările privind acțiunea principalilor factori perturbatori asupra pădurilor, în special asupra stării de sănătate și creșterii acestora.

Fig. 3.6 Rețelele (a) dendrocronologică – RODENDRONET (Popa și Sidor, 2011) și (b) monitorig auxologic (Popa și Neagu, 2013)

Dendrological – RODENDRONET (a) and auxological monitoring (b) networks

METODA ȘI MATERIALUL DE CERCETARE

RESEARCH MATERIAL AND METHOD

Localizarea cercetărilor

Research location

În vederea actualizării, perfecționării și definitivării fundamentării dendrometrice și auxologice a sistemului românesc de monitorizare forestieră intensivă, în apropierea arboretelor reprezentative selectate, existente în prezent, au fost identificate arborete similare cu acestea, din punct de vedere al speciei principale, provenienței, vârstei, clasei de producție, condițiilor staționale și de vegetație etc., obținându-se astfel rețeaua extinsă de monitorizare forestieră intensivă de nivel II. (Fig. 4.1).

Rețeaua de supraveghere intensivă (standard) și deci și cea extinsă este situată în apropierea unor stații ale Administrației Naționale de Meteorologie (ANM) și în zone care, la nivelul anilor 1990, erau supuse acțiunii poluării de fond (SSI-urile Predeal – molid, Rarău – molid, Stâna de Vale – molid și Fundata – fag) și poluării de impact (SSI-urile Giurgiu – cer, Videle – cer, Videle – gârniță, Ștefănești – stejar, Ploiești – stejar, Câmpina – gorun, Sinaia – fag).

Așadar, cercetările efectuate cu ocazia elaborării tezei de doctorat s-au desfășurat în arborete asemănătoare (similare), celor în care sunt amplasate suprafețele de supraveghere din rețeaua de monitorizare forestieră intensivă (nivelul II) existentă (standard) până în anul 2012, situate în imediata vecinătate a acestora.

Fig. 4.1. Rețeaua extinsă de monitorizare forestieră intensivă (nivel II)

Romanian extended level II monitoring network

Elementele de identificare ale suprafețelor de supraveghere intensivă din rețeaua extinsă (SESI) (nivelul II) sunt asemănătoare celor specifice rețelei existente (Tabelul 4.1).

Tabelul 4.1

Caracteristici generale ale suprafețelor retelei extinse de monitorizare forestieră intensivă (nivel II)

General caracteristics of extended intensive forest monitoring network (level II)

Caracterizarea generală a suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI):

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Giurgiu – cer este localizată pe raza Ocolului Silvic Giurgiu, unitatea de producție (UP) IV Băneasa, unitatea amenajistică (ua) 117A, într-un arboret echien pur de cer (10 CE) diseminat cu stejar brumariu și gârniță, relief de câmpie plană, cu înclinarea de 2-3º si o altitudine de 90 m. Solul este de tip cernoziom cambic, foarte profund, lutos, bine structurat. Tipul de regenerare este din lăstari și sămânță, cu o vârstă medie a arboretului de 51 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,7 (Fig. 4.2).

Fig. 4.2 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Giurgiu – cer.

Extended level II monitoring plot (SESI) Giurgiu – cer

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Videle – cer este localizată în cadrul Ocolului Silvic Slăvești, unitatea de producție (UP) V Căldăraru, unitatea amenajistică (ua) 402A, într-un arboret dominat de cer, în amestec cu gârniță și aflat la o altitudine de 100 m, în zona de câmpie forestieră spre silvostepă, cu configurație plană. Tipul de sol este luvosol vertic, luto-argilos, profund, bine structurat. Tipul de regenerare este predominant din lăstari cu o vârstă medie a arboretului de 56 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.3).

Fig. 4.3 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Videle – cer.

Extended level II monitoring plot (SESI) Videle – cer

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Videle – gârniță este de asemenea amplasată pe raza Ocolului Silvic Slăvești, unitatea de producție (UP) V Căldăraru, unitatea amenajistică (ua) 394A, într-un arboret în care predomină gârnița în amestec cu cerul și situat la o altitudine de 100 m, în zonă de câmpie forestieră, cu o configurație plană și ușor depresionară. Tipul de sol este preluvosol vertic, luto-argilos, profund, bine structurat. Tipul de regenerare este predominant din lăstari cu o vârstă medie a arboretului de 56 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.4).

Fig. 4.4 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Videle – gârniță.

Extended level II monitoring plot (SESI) Videle – gârniță

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Stefănești – stejar se află amplasată în cadrul unității producție (UP) I Ștefănești, unitatea amenajistică (ua) 9B, în trupul de pădure cu același nume, administrat de Institutul de Cercetări și Amenajări Silvice, într-un arboret predominant de stejar în amestec cu tei și carpen. Altitudinea la care se situează suprafața este de 86 m, în zona de câmpie forestieră, cu configurație plană. Solul este de tip preluvosol molic, foarte profund, luto-argilos, bine structurat. Modul de regenerare este predominant din lăstari, vârsta medie a arboretului fiind de 61 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.5).

Fig. 4.5 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Ștefănești – stejar.

Extended level II monitoring plot (SESI) Ștefănești – stejar

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Ploiești – stejar este amplasată pe raza Ocolului Silvic Ploiești, unitatea de producție (UP) VI Pucheni, unitatea amenajistică (ua) 48A, într-un arboret dominat de stejar pedunculat în amestec cu frasin și jugastru, aflat la o altitudine de 150 m, într-o zonă sedimentară specifică limitei de nord a Câmpiei Române. Tipul de sol este faeziom marnic vertic. Tipul de regenerare este predominant din lăstari cu o vârstă medie a arboretului de 45 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.6).

Fig. 4.6 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Ploiești – stejar.

Extended level II monitoring plot (SESI) Ploiești – stejar.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Câmpina – gorun este amplasată pe raza Ocolului Silvic Câmpina, unitatea de producție (UP) I Câmpina, unitatea amenajistică (ua) 20D, într-un arboret de gorun în amestec cu tei, carpen și fag, situat pe un versant superior, la altitudinea de 520 m cu, înclinarea de 15º, expoziție estică. Solul este de tip eutricambosol, slab pseudogleizat, moderat compact. Vârsta medie a arboretului este de 62 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.7).

Fig. 4.7 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Câmpina – gorun.

Extended level II monitoring plot (SESI) Câmpina – gorun.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Sinaia – fag este amplasată în unitatea de producție (UP) X Valea Rea, Ocolul Silvic Sinaia, unitatea amenajistică (ua) 53A. Se poate caracterizeaza ca un arboret relativ – plurien de fag, aflat la o altitudine de 820 m, înclinare 35º, expoziție vestică. Tipul de sol este luvosol, luto-nisipos, profund. Tipul de regenerare este din lăstari, vârsta medie a arboretului este de 140 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.8).

Fig. 4.8 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Sinaia – fag.

Extended level II monitoring plot (SESI) Sinaia – fag.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Predeal – molid este amplasată pe raza Ocolului Silvic Brașov, unitatea de producție (UP) X Predeal, unitatea amenajistică (ua) 61C, într-un arboret de amestec de rășinoase cu fag, speciile principale dominante fiind molidul, bradul și fagul. Se situează pe un versant superior, la altitudinea de 1100 m, cu înclinarea de 20º, expoziție estică. Solul este de tip eutricambosol tipic, profund, luto-nisipos. Modul de regenerare din sămânță, vârsta medie a arboretului este de 95 de ani, clasa de producție a II-a și consistența de 0,7 (Fig. 4.9).

Fig. 4.9 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Predeal – molid.

Extended level II monitoring plot (SESI) Predeal – molid.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Rarău – molid se regasește într-un arboret pur de molid în cadrul unității de producție (UP) I Rarău, unitatea amenajistică (ua) 94N, administrată de Ocolul Silvic Pojorâta. Altitudinea la care se situează suprafața este de 1400 m, pe versant superior cu o înclinare de 30º, expoziție NE. Solul este de tip rendzină, luto-nisipos, afânat, moderat – compact. Modul de regenerare este din sămânță, vârsta medie a arboretului fiind de 67 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.10).

Fig. 4.10 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Rarău – molid.

Extended level II monitoring plot (SESI) Rarău – molid.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Fundata – fag este amplasată pe raza Ocolului Silvic Privat Păpușa-Rucăr, unitatea de producție (UP) VI Dâmbovicioara, unitatea amenajistică 124C, într-un arboret pur de fag, situat pe un versant superior, plan, la altitudinea de 1300 m, înclinare 20º, expoziție vestică. Solul este rendzinic, mijlociu profund, luto-nisipos. Vârsta medie a arboretului este de 50 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,9 (Fig. 4.11).

Fig. 4.11 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Fundata – fag.

Extended level II monitoring plot (SESI) Fundata – fag.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Stâna de Vale – molid este situată pe raza Ocolului Silvic Brătcuța, unitatea de producție (UP) I Bratca, unitatea amenajistică (ua) 61A, într-un arboret dominat de molid cu exemplare de fag diseminate și aflat la o altitudine de 1150 m, pe versant mijlociu, cu înclinare 14º, expoziție sudică. Solul este de tip districambosol, luto-nisipos, mijlociu profund. Tipul de regenerare este din sămânță cu o vârstă medie a arboretului de 148 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,6 (Fig. 4.12).

Fig. 4.12 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Stâna de Vale – molid.

Extended level II monitoring plot (SESI) Stâna de Vale – molid.

Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Mihăești – gorun este amplasată pe raza Ocolului Silvic Experimental Mihăești, SE I Râul Târgului, unitatea amenajistică (ua) 175B, într-un arboret de gorun în amestec cu fag, situat la altitudinea de 500 m, înclinare 10º, expoziție vestică. Solul este de tip luvosol, mijlociu profund, lutos și moderat compact. Vârsta medie a arboretului este de 62 de ani, clasa de producție a III-a și consistența de 0,8 (Fig. 4.13).

Fig. 4.13 Suprafața extinsă de supraveghere intensivă (SESI) Mihăești – gorun.

Extended level II monitoring plot (SESI) Mihăești – gorun.

Metodologia de cercetare

Research methodology

În cadrul arboretelor selectate, similare celor existente în rețeaua standard de monitorizare forestieră la nivelul II s-au amplasat noi suprafețe de supraveghere intensivă de formă pătrată (100×100 m) cu mărimea de 1ha (Fig. 4.14 b), în care au fost inventariați toți arborii cu diamentrul de bază (d1,3) mai mare de 80 mm. Cu această ocazie s-a măsurat diametrul de bază al arborilor, înălțimile acestora (pentru o colectivitate de selectie reprezentativă), clasa de calitate, clasa pozițională și starea de sănătate după defolierea coroanelor arborilor. Diametrele au fost măsurate cu panglica gradată în milimetri, în partea dinspre amonte în cazul terenurilor înclinate iar înalțimile, cu hipsometrul cu ultrasunete (Vertex IV), clasa de calitate (I-IV) în raport cu proporția lemnului de lucru din înalțimea totală a arborelui, iar poziția cenotică în raport cu sistemele de clasificare existente, specifice arboretelor echiene și respectiv pluriene (Badea, 2008; 2013).

Starea de sănătate a arborilor (defolierea și decolorarea coroanelor) a fost estimată prin apreciere vizuală, în lunile iulie-august, iar pentru analiză au fost selectați arborii situați în clasele I, II și III Kraft (predominant, dominant și codominant) sau cei din etajul superior (în cazul arboretelor relativ pluriene și pluriene), conform metodologiei cuprinse în Manualul ICP Forests (Eichhorn et al., 2010) (Tabelul 4.2).

Tabelul 4.2

Clasificarea arborilor în raport cu procentul de defoliere al coroanelor.

Trees classification in relation to crown defoliation percent

Intensitatea vătămării arborilor este indicată prin intermediul proporției părții afectate a arborelui și s-a apreciat în raport cu natura cauzelor și gradul de afectare ale părților componente (Eichhorn et al., 2010; Neagu et al., 2011; Popescu și Badea, 2013) (Tabelul 4.3).

Tabelul 4.3

Intensitatea vătămării în raport cu procentul de vătămare a părților componente ale arborilor

Damage intensity in relation to trees components damage percent

Fiecărui arbore inventariat i s-a atribuit un număr de ordine, marcat cu vopsea, în vederea identificării și asigurării comparabilității datelor obținute cu ocazia evaluărilor și măsurătorilor periodice ulterioare.

În anul 2011, s-a efectuat în mod similar inventarierea tuturor arboretelor din cadrul rețelelor existente (standard) de supraveghere intensivă (Nivelul II),(Badea et al., 2011), informațiile obținute fiind utilizate în vederea armonizării și comparării caracteristicilor structurale și auxologice dintre cele două rețele de monitorizare forestieră intensivă, cea existentă (standard) și cea extinsă, nou instalată ale căror suprafețe de supraveghere sunt diferite ca formă și mărime (Fig. 4.14).

Fig. 4.14 – Schemele suprafețelor de supraveghere intensivă: (a) – SSI – suprafață de supraveghere intensivă din rețeaua existentă (standard); (b) – SESI – suprafață extinsă de supraveghere intensivă.

Design of intensive monitoring plots: (a) – SSI – intensive monitoring plot form exisiting network (standard); (b) – SESI – extended intensive monitoring plot

Suprafața de supraveghere intensivă existentă (SSI) cuprinde cinci suprafețe de probă permanente de formă circulară cu raza R=12,62 m și mărimea de 500 m2 , patru dintre ele dispuse în cruce pe direcția punctelor cardinale N, S, E și V și una în centrul suprafeței, distanța dintre centrele lor fiind de 30 m. Din cele 12 suprafețe de supraveghere intensivă existentă (standard), în anul 2010, au fost selectate și analizate corespunzător conform obiectivelor și activiților stabilite prin proiectul multinațional FutMon (Badea et al., 2011), de la acea dată, patru suprafețe de supraveghere reprezentative, denumite core plots. În aceste suprafețe se desfășoară cercetări speciale privind, biodiversitatea ecosistemelor forestiere, creșterea permanentă și continuă a diametrelor arborilor, starea de sănătate, starea solurilor forestiere și disponibilitatea pentru apă a acestora, nivelul de nutriție al arborilor, calitatea depunerilor și a soluției solurilor, calitatea aerului, parametrii climatici etc.

Informațiile înregistate în teren au fost integrate într-o bază de date specifică prin intermediul unor fișiere structurate electronic, corectarea și validarea lor efectuându-se în două etape: prima concomitent cu introducerea acestora, prin prevenirea introducerii unor informații invalide; a doua, prin aplicarea unor algoritmi și reguli de validare impuse de metodologia comună adoptată referitoare la structura bazei de date și legăturile dintre informațiile înregistrate.

Informațiile de teren obținute, cu ocazia lucrărilor de inventariere a arborilor din cuprinsul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI), au fost validate si prelucrate utilizând programele de prelucrare statistică SPSS, Microsoft Excel, EasyFit și R.

Prelevarea probelor de creștere radială s-a realizat cu burghiul Presler, la înălțimea de 1,30 m de la sol, succesiv pe direcția punctelor cardinale (N, E, S, V), de la un lot reprezentativ de arbori nedoborâți (30-40), din specia principală și din fiecare categorie de diametre (Badea et al., 2008), existenți în cuprinsul unei benzi de 10 m situată în exteriorul fiecărei laturi a suprafețelor de probă permanente nou amplasate (SESI).

Pentru analiza și caracterizarea structurii arboretelor inventariate au fost luate în considerare doar speciile principale preponderente, aferente fiecărei suprafețe extinse de supraveghere intensivă (Nivel II), modelarea statistică realizându-se cu ajutorul metodelor specifice (Giurgiu, 1979). Pentru ajustarea distribuției experimentale, în literatura de specialitate au fost propuse o varietate de legi teoretice de distribuție, cum ar fi distribuții de tip Gamma, Weibull sau normală, alegerea unui tip de funcție fiind determinată în special de gradul de flexibilitate al acesteia.

Distribuția Weibull este reprezentată prin următoarea funcție teoretică de frecvență (Giurgiu, 1979; Leahu, 1994; Podlaski și Zasada, 2008):

(4.1)

unde α reprezintă parametrul de formă (α > 0), β parametrul de scară (β > 0), iar γ parametrul de localizare, reprezentând limita inferioară a variabilei x.

Distribuția normală este definită de o funcție teoretică de frecvență (Giurgiu, 1979; Leahu, 1994) de tipul:

(4.2)

unde σ reprezintă parametrul de scară, fiind egal cu abaterea standard a distribuției experimentale, μ parametrul de localizare, egal cu media distribuției experimentale.

Distribuția Gamma (Giurgiu, 1979) este reprezentată prin funcția teoretică de forma:

(4.3)

unde α reprezintă parametrul de formă (α > 0), iar β parametrul de scară (β > 0)

În cazurile în care, distribuțiile experimentale ale numărului de arbori pe categorii de diametre au prezentat o alură plurimodală, datorată prezenței a două elemente de arboret ce nu a putut fi caracterizată prin funcțiile teoretice de frecvență prezentate anterior, ajustarea acestora s-a realizat prin aplicarea unor funcții mixte compuse din două funcții teoretice de ajustare Weibull sau Gamma. Astfel, funcția de frecvență mixtă teoretică, determinată pe baza a două funcții de frecvență teoretice are următoarea expresie (Macdonald și Du, 2004; Podlaski și Roesch, 2014):

(4.4)

unde, reprezintă un vector ce redă valorile inițiale ale parametrilor funcțiilor de frecvență teoretice, pentru fiecare element de arboret în parte, – parametrii de formă si respectiv de scară ai funcțiilor componente, – parametrul de localizare (), – reprezintă proporția fiecărui element de arboret ; i = 1,2.

Testarea semnificației diferențelor dintre distribuțiile experimentale și cele teoretice (în cazul distribuțiilor unimodale) s-a realizat utilizând testul statistic de conformitate Kolmogorov – Smirnov (KS) (Stephens, 1979). Testul Kolmogorov – Smirnov se folosește pentru a determina dacă o distribuție experimentală se ajustează după o distribuție continuă teoretică. Valoarea experimentală D specifică testului KS se calculează în funcție de cea mai mare diferență verticală absolută între funcția de distribuție teoretică cumulată și distribuția experimentală cumulată:

(4.5)

Dacă valoarea experimentală a lui D este mai mare decât cea teoretică, pentru o probabilitate de transgresiune α=0.05, ipoteza nulă se respunge.

În cazul distribuțiilor plurimodale, pentru a determina dacă o probă (distribuție experimentală) provine dintr-o populație distribuită după o funcție teoretică specifică a fost utilizat raportul de probabilitate χ2 .

Datele au fost grupate în clase de “probabilitate egală”, fiecare clasă conținând minimum 5 observații.

Raportul de probabilitate calculat pe baza statisticii χ2 are următoarea expresie (Reynolds et al., 1988):

(4.6)

unde si – reprezintă numarul de arbori observati si respectiv calculati ai clasei de diametre i, iar l numărul claselor de diametre.

Testul χ2 are (n – np – 1) grade de libertate, unde np reprezintă numărul de parametri estimați. Ipoteza nulă este respinsă dacă χ2exp este mai mare decât χ2 teoretic pentru o probabilitate de transgresiune α=0.05.

Pentru prelucrarea statistică a datelor au fost utilizate pachetele de lucru fitdistrplus (Delignette-Muller et al., 2014) și mixdist (Macdonald și Du, 2004) ale programului informatic R.

Pentru determinarea volumului arboretelor cuprinse în cadrul fiecărei suprafețe extinse de supraveghere intensivă (SESI) s-a procedat la însumarea volumelor tuturor arborilor componenți inventariați, determinate prin aplicarea ecuației de regresie dublu logaritmice de forma (Giurgiu, 1979):

logv = b0 + b1logd + b2log2d +b3logh + b4log2h (4.7)

unde: v reprezintă volumul unui arbore (m3);

d – diametrul de bază (cm);

h – înălțimea arborelui (m);

b0 … b4 – coeficienții ecuației de regresie, corespunzători fiecărei specii (Giurgiu et al., 2004).

Cu ocazia lucrărilor de teren, pentru fiecare arbore existent în cuprinsul suprafețelor de supraveghere extinse (SESI) a fost măsurat diametrul de bază, iar înălțimile, pentru o colectivitate reprezentativă de arbori, din cadrul arboretului și speciei principale din cuprinsul acestuia. În acest sens, pentru fiecare categorie de diametre s-au măsurat înălțimi la 2-3 arbori, permițând astfel, trasarea curbei înălțimilor pentru speciile principale din cadrul fiecărei SESI, apelând la ecuația de regresie (Giurgiu și Decei, 1997):

(4.8)

unde: h reprezintă înălțimea estimată a arborelui (m);

a0, a1, a2 – coeficienți de regresie calculați conform metodologiei de mai jos.

Construirea curbei înălțimilor, pe baza datelor experimentale (diametre, înălțimi), corespunzătoare colectivităților de arbori ale căror înălțimi au fost măsurate s-a realizat conform procedeului descris de V.Giurgiu (Badea et al., 2008; Badea și Neagu, 2013).

Ecuațiile de regresie, stabilite pentru speciile principale ale fiecărei suprafete de supraveghere extinsă (SESI), au servit la trasarea curbelor înălțimilor compensate în raport cu diametrul arborilor și ulterior la determinarea înălțimilor corespunzătoare arborilor distribuiți pe categorii de diametre (din 2 în 2 cm).

Etapa următoare, a constat în determinarea, cu ajutorul ecuației dublu logaritmice de forma: logv = b0 + b1logd + b2log2d +b3logh + b4log2h, a volumelor arborilor pe categorii de diametre (vi) pentru fiecare din speciile principale, iar apoi la calculul volumului întregului arboret din cuprinsul fiecărei SESI.

În mod similar au fost determinate și volumele arborilor din suprafețele de supraveghere intensivă (SSI) existente (standard).

Pentru determinarea creșterii în volum a arboretelor respective s-a utilizat, în cazul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă, procedeul bazat pe o singură inventariere și pe probe de creștere radială extrase de la arbori nedoborâți, iar pentru suprafețele de supraveghere intensivă deja existente (standard), unde au fost efectuate reinventarieri periodice ale arboretelor cercetate (o dată la cinci ani), s-a aplicat procedeul inventarierilor successive, dar și procedeul utilizat în cadrul SESI-urilor, utilizându-se aceleași probe de creștere radială, în ipoteza că arborii respectivi sunt reprezentativi și pentru suprafețele de supraveghere intensivă existente (SSI).

Procedeul utilizat în cazul suprafetelor de supraveghere extinse SESI, presupune determinarea creșterii curente în volum pe categorii de diametre (iv) în funcție de procentul creșterii în volum (piv), stabilit în raport cu creșterile radiale, coeficientul creșterii în înălțime redusă (λ) și lungimea perioadei luate în considerare (n = 10 ani), dar și în funcție de volumul arborilor pe categorii de diametre (v) (Badea et al., 2008), după cum urmează:

iv = v piv (4.9)

unde: iv reprezintă creșterea în volum (m3) a arborilor din categoria de diametre d;

v – volumul arborilor (m3) din categoria de diametre d;

piv – procentul creșterii în volum (%), corespunzător categoriei de diametre d pentru o perioadă de 10 ani.

Probele extrase au fost transportate și pastrate în tuburi speciale din hârtie, în vederea asigurării integrității dar și a uscării lente a acestora. Pregatirea probelor de creștere radială pentru citire, s-a realizat prin fixarea acestora pe suporți speciali de citire și apoi prin șlefuirea lor cu bandă abrazivă de granulatie 200-800. Măsurarea și interpretarea informațiilor privind lățimea inelelor anuale s-a efectuat cu ajutorul digital-pozițiometrului Lintab-5 (Fig. 4.15), instrument modern ce permite citirea inelelor anuale cu o precizie ridicată (10-6m) (Rinntech, 2005), asistat de un computer de tip PC și pachetul de programe informatice TSAP-Win cu ajutorul caruia s-a realizat și interdatarea seriilor de creștere rezultate, utilizându-se metoda comparării grafice a seriilor de creștere radială individuale cu seria de creștere medie. În urma măsuratorilor efectuate au rezultat valori individuale ce au putut fi salvate în format Tucson (*.rwl*.*), matrice (ASCII) (*.txt*.*) sau Excel CSV (comma separated value) (*.zls,*csv,*txt) (Popa, 2004).

Corectarea și validarea datelor citite pe carotele de creștere s-a realizat cu ajutorul programului COFECHA (Holmes, 1983; Cook et al., 1997), iar eliminarea influenței vârstei asupra creșterii precum și obținerea indicilor de creștere standardizați prin programul ASTRANwin (Cook și Krusic, 2006). În vederea evidențierii informatiei climatice din seriile dendrocronologice si a eliminării semnalelor non-climatice, toate seriile de creștere individuale au fost standardizate, realizându-se astfel o transformare a seriei de creștere nestaționară, într-o serie de indici staționară cu medie 1 și varianță relativ constantă (Popa, 2004). Eliminarea influenței vârstei s-a realizat aplicând o funcție spline cubică cu o periodicitate egală cu 67% din lungimea seriei (Cook și Kairiukstis, 1990).

Fig. 4.15 Digital-pozițiometrul Lintab-5 utilizat în vederea măsurării probelor de creștere radială

Lintab – 5 digital – positiometer used for measurement of radial growth cores

Analiza statistică a gradului de asociere a indicilor de creștere radială cu parametri climatici s-a realizat prin intermediul coeficienților de corelație de tip Pearson (Fritts, 1976). Calculele statistice au fost efectuate în mod automat cu ajutorul programului informatic DENDROCLIM 2002 (Biondi și Waikul, 2004), aplicație ce redă gradul de semnificație statistică apelând la o metodă de tip “bootstrap”, ce presupune generarea prin repetiție a unui număr suficient de mare de seturi de date. Valoarea medie a tuturor repetițiilor reprezintă valoarea finală a coeficientului de corelație (Sidor, 2011).

Procentul creșterii în volum, s-a stabilit conform metodologiei de lucru specifice (Badea et.al., 2008), pornindu-se de la valorile medii ale creșterilor radiale măsurate pe carote de creștere prelevate de la arborii din specia principală pe categorii de diametre. Creșterile radiale, corespunzătoare fiecărei categorii de diametre au fost determinate utilizând următoarele ecuații de regresie:

ir = b0 + b1d – pentru arborete echiene și relativ echiene; (4.10)

ir = b0 + b1d + b2d2 – pentru arborete pluriene și relativ pluriene, (4.11)

unde: bir reprezintă creșterea radială (mm) pe perioada de 10 ani corespunzătoare categoriei de diametre d (cm);

b0, b1, b2 – coeficienți ai ecuațiilor de regresie stabiliți pe cale experimentală

În continuare, s-au determinat procentele creșterii în suprafață de bază, pe categorii de diametre (pig) și în înălțime redusă (pihf), conform următoarelor relații:

pig = (4.12)

pihf = (4.13)

unde: ir reprezintă creșterea radială cu coajă pe categorii de diametre (cm);

d – categoria de diametre

λ – coeficientul creșterii în înălțime redusă, stabilit în raport cu specia, clasa de producție și vârsta;

n – numărul de ani din perioada luată în considerare (n = 10 ani).

Valorile procentelor creșterii în volum pentru specia/speciile principale respectiv, pentru fiecare arboret din cadrul suprafețelor de cercetare de lungă durată, pe categorii de diametre, s-au stabilit conform relației (Giurgiu, 1979):

piv = pig + pihf – 0,01 pig pihf (4.14)

Creșterea în volum (Iv) la nivelul fiecărei suprafețe de supraveghere extinse (SESI), pentru întreaga perioadă de 10 ani luată în considerare (2002 – 2012) s-a obținut prin însumarea creșterilor înregistrate de arborii corespunzători fiecărei categorii de diametre (iv).

Media creșterilor anuale (Iva) a rezultat prin împărțirea Iv la numărul anilor din perioada respectivă (10 ani).

În mod analog, s-au determinat creșterile periodice în volum, mediile creșterilor anuale și valorile acestora la ha, atât pentru principalele specii din cadrul SESI cât și pe principalele grupe de clase de defoliere (0-1 și 2-3) în care arborii au fost încadrați odată cu efectuarea inventarierii și evaluării stării de sănătate a arborilor.

Procedeul aplicat suprafețelor de supraveghere intensivă (SSI) existente (nivelul II) în vederea stabilirii creșterilor în volum, se bazează pe inventarieri succesive, respectiv pe datele obținute la nivelul anilor 2001 și 2011.

Acest procedeu (Giurgiu, 1979; Leahu, 1994) presupune determinarea creșterii în volum (Iv) cu ajutorul relației:

Iv = V2011 + VE – V2001 – Vs (4.15)

unde: V2011 reprezintă volumul tuturor arborilor inventariați in anul 2011.

VE – volumul arborilor uscați și/sau dispăruți în decursul perioadei;

V2001 – volumul arborilor la începutul perioadei (anul 2001);

VS –volumul arborilor subțiri care la sfârșitul perioadei au atins limita minimă (81 mm) a diametrului de bază, în vederea înregistrării lor cu ocazia inventarierii; cu ocazia primei inventarieri acești arbori aveau diametrul de bază situat sub limita minimă de inventariere.

Determinarea volumelor V2011, VE, V2001 și VS s-a realizat conform aceleiași metodologii utilizate și în cazul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI.

Măsurarea continuă a variațiilor creșterilor radiale necesită utilizarea unor instrumente de înalta precizie. Astfel, utilizarea dendroauxografelor cu înregistrare automată constituie una dintre cele mai directe și precise metode de monitorizare a variației diurne a diametrelor arborilor (Fig. 4.15).

Monitorizarea continuă a proceselor de creștere radială se realizează cu senzori tip ICAS (Popa, 2014) obținuți prin adaptarea unui senzor de deplasare liniară model RS 317-780 (Fig. 4.15 c). Data logger-ul este model HOBO U12-008 (http://www.onsetcomp.com) (Fig. 4.15 b) care asigură o comunicare prin conector stereo fiind adaptat funcționării în condiții extreme specifice domeniului forestier. Pentru măsurarea umidității și temperaturii aerului s-au utilizat senzori HOBO de tip U23-001 având limitele de măsurare între -40 și 70 °C (±0.18 °C) și umiditatea de 0 la 100 % (±2.5 %). Monitorizarea temperaturii solului s-a realizat cu senzor de tipul UTBI-001. Ținând cont de obiectivele avute în vedere și caracteristicile senzorilor s-a stabilit ca intervalul de măsurare să fie de 60 minute.

Fig. 4.15. Dendroauxografe și senzori utilizați în cadrul sistemului de monitorizare a variațiilor creșterilor radiale (a – sistem instalat în cadrul SESI Mihaești – gorun; b – datalogger Hobbo; c – senzor deplasare liniară; d – senzori de temperatură și umiditate) .

Point dendrometer and sensors used in radial growth monitoring system (a – sistem installe in SESI Mihaesti – gorun; b – datalogger Hobbo; c – liniar sensor; d – temperature and relative humidity sensors

Prelucrarea statistică și analiza datelor privind variația dimensiunilor trunchiului a vizat perioada de vegetație, respectiv 01.04.2013-31.08.2013. Volumul foarte mare de date brute obținute (peste 500.000 de înregistrări) a impus adoptarea unui sistem de prelucrare și analiză statistică specific. Astfel, toate prelucrările și analizele statistice s-au realizat în programul SAS prin programarea de module specifice. Un exemplu de cod SAS programat se prezintă după cum urmează (Popa, 2014):

/*Calcul valori minime si maxime zilnice din seria ajustata*/

procmeansdata=creshnoprint; by plot dtd; vartc; outputout=tmp (drop=_freq_ _type_) max=tc_maxmin=tc_min;run;

procsortdata=tmp; by plot dtd;run;

procsortdata=cresh;by plot dth;run;

datacresh; mergecreshtmp; by plot dtd;run;

procdatasets; deletetmp;run;

Toate datele au fost supuse unei analize detaliate în vederea eliminării valorilor aberante și a erorilor de înregistrare. Ca urmare a sensibilității ridicate a senzorilor de deplasare liniară utilizați și pentru obținerea unor serii de timp omogene, datele brute au fost ajustate prin aplicarea unei funcții spline cu perioadă de variație de 12 ore.

În vederea separării efectelor induse de variația zilnică de umiditate la nivelul țesuturilor externe ale trunchiului (scoarță), respectiv de hidratare și deshidratare, s-a aplicat metoda diferențelor zilnice succesive dintre valorile maxime (Popa, 2014).

Modelarea dinamicii creșterii radiale s-a realizat prin estimarea parametrilor modelului Gompertz de forma:

Y=a*exp((-b/c)*exp(-c*dtdj)) (4.16)

unde: Y reprezintă variația zilnică maximă a trunchiului,

dtdj – numărul zilei,

a,b,c – parametrii modelului rezultați prin metoda estimării neliniare.

Măsurarea permanentă a variației diametrelor arborilor prin intermediul benzilor dendrometrice cu citire manuală s-a efectuat în cadrul suprafețelor (core plot) de supraveghere intensivă (SSI) Stefanesti – stejar, Predeal – molid, Fundata – fag, și Mihaesti – gorun, unde au fost instalate încă din anul 2010, un număr de 60 de benzi dendrometrice permanente cu citire manuală. Acestea au fost distribuite pentru 15 arbori din specia principală a fiecărei SSI, pe diferite categorii de diametre, câte trei arbori în fiecare din cele cinci suprafețe de probă permanente (SPP) aferente SSI-urilor respective (Fig. 4.17)

Clasi

Fig 4.17. Benzi dendrometrice permanente cu citire manuală.

Manual reading permanent dendromenter bands

Unitatea de masură a benzilor dendrometrice permanente utilizate este π/1(cm), oferind astfel direct valoarea diametrului trunchiului, precizia de citire fiind de 0,05 πcm, operatorul având totuși posibilitatea de a efectua o citire de pană la 0,01 πcm cu ajutorul unei scări vernier suplimentară (UMS-GmbH, 2005).

Înregistrările variației diametrelor au fost citite bilunar și înscrise în formulare tipizate, iar pe baza informațiilor au putut fi obținute rezultate cu privire la creșterea anuală în diametru și în diferite perioade ale sezonului de vegetație, în strânsă corelație cu calitatea factorilor biotici și abiotici precum și acțiunii acestora asupra stării arborilor.

Valorile citirilor bilunare aferente perioadelor aprilie-septembrie ale anilor 2012-2013 au fost prelucrate în programul informatic Microsoft Excel, fiind astfel identificate și evidențiate grafic perioada de început a formării inelului anual, dinamica intensității ritmului de creștere, formarea lemnului târziu precum și perioada de sfârșit sezonului de vegetație.

REZULTATE OBȚINUTE

RESULTS

Analiza structurii arboretelor din rețeaua extinsă de monitorizare forestieră intensivă – Nivel II

Stand structure analysis in extended intensive monitoring network – Level II

Structura arboretelor în raport cu diametrul arborilor

Stand structure based on tree DBH

Pentru caracterizarea modului de organizare structurală a arboretelor cercetate, au fost utilizate metode si modele clasice de analiză statistică a distribuțiilor principalelor caracteristici biometrice ale acestora.

Distribuțiile experimentale și teoretice ale numărului de arbori pe categorii de diametre, reprezintă indicatorul structural central al metodelor bazate pe analiza cantitativă și calitativă a parametrilor biometrici ai ecosistemelor forestiere. Obținerea acestor distribuții s-a realizat pe baza informațiilor culese cu ocazia inventarierilor efectuate în suprafetele extinse de monitorizare forestieră intensivă (SESI) din anul 2012, arboretele respective dovedind caracteristici diferite din punct de vedere structural, putându-se diferenția arborete relativ echiene, echiene, relativ pluriene și chiar pluriene (Tabelul 5.1).

Analizând valorile coeficienților de variație (s%) ai diametrelor arborilor din suprafețele extinse de supraveghere intensivă (Tabelul 5.1) se poate observa o variabilitate ridicată a arboretelor amplasate în SESI Sinaia-fag (73%) și Stâna de Vale – molid (50%), cele mai omogene arborete (coeficienți de variație cei mai reduși) fiind înregistrați în SESI Videle – gârniță (18%), Câmpina – gorun (19%), Predeal – molid (20%) și Ploiești – stejar, Stefănești – stejar și Mihăești – gorun (21%). Valori medii ale coeficienților de variație s-au înregistrat în SESI Fundata – fag (35%) precum și Giurgiu – cer și Rarău – molid (37%).

În cazul arboretelor din suprafețele de supraveghere intensivă extinsă (SESI) Giurgiu-cer, Videle-gârniță, Stefănești-stejar, Ploiești-stejar, Câmpina-gorun, Rarău-molid, și Mihăești-gorun, distribuția numărului de arbori pe categorii de diametre este tipică arboretelor relativ-echiene și echiene, acestea prezentând asimetrii pozitive de stânga (figurile 5.1. a-h). Prelungirea ramurii drepte a curbei de frecvente are explicații ecologice, pornind de la relațiile interspecifice, conform cărora, arborii viguroși de mari dimensiuni și cu o frecvență mai mică, ocupă treptat poziții din ce în ce mai favorabile unor creșteri nestingherite, prin formarea unor coroane dezvoltate și eficiente sub raportul acumulărilor de biomasă lemnoasă, rezultatul acestui proces de competiție naturală fiind stânjenirea și chiar eliminarea în timp a unui număr mare de exemplare din categoriile inferioare celor favorizați pozițional (Giurgiu, 1979).

Tabelul 5.1

Parametrii statistici ai distribuțiilor numărului de arbori pe categorii de diametre.

Main statistical indicators of the experimental DBH distribution

Fig. 5.1. Ajustarea distribuțiilor experimentale unimodale ale numărului de arbori pe categorii de diametre cu ajutorul funcțiilor Weibull, Gamma și normală.

Fitting experimental DBH unimodal distributions using Weibull, Gamma and normal functions.

În cazul arboretului Videle – cer (figurile 5.2 a și b) se observă frecvențe mari ale numărului de arbori în jurul diametrului mediu (24 cm) și o scădere bruscă a acestora în categoriile imediat următoare (30-32 cm) fapt ce explică existența unui arboret cu structură nedefinită, a cărui distribuție a numărului de arbori pe categorii de diametre nu poate fi ajustată cu nici una din funcțiile de frecvență cunoscute, fiind astfel necesară utilizarea unor funcții cu două componente, rezultate din mixtura a două funcții de tip Weibull (Fig. 5.2 a) și respectiv, a două funcții de tip Gamma (Fig. 5.2 b). Valoarea raportului de probabilitate, calculat cu ajutorul criteriului χ2, indică faptul că frecvențele teoretice rezultate în urma aplicării ambelor funcții mixte nu diferă semnificativ de cele experimentale (Tabelul 5.3). Deci, se poate afirma faptul că această modalitate de utilizare a mixturii de funcții Weibull și Gamma s-a dovedit potrivită în ajustarea distribuțiilor experimentale.

Fig 5.2. Ajustarea distribuțiilor experimentale cu ajutorul funcțiilor mixte Weibull și Gamma.

Fitting experimental DBH distributions using two-component Weibull and Gamma models

În cazul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI) Sinaia-fag și Stâna de Vale – molid (figurile 5.2 c, d, i și j) se observă o mare variabilitate structurală din punct de vedere al distribuției arborilor în raport cu diametrul lor, fapt evidențiat și de valoarea relativ ridicată a coeficientului de variație al acestora (73% și respectiv 50%). Aceste caracteristici sunt specifice structurilor relativ pluriene și pluriene, sau celor destructurate din diverse cauze (doborâturi și rupturi produse de vânt și zăpadă, intervenții silviculturale necorespunzătoare, incendii etc.) unde distribuțiile numărului de arbori pe categorii de diametre nu pot urma, din punct de vedere statistic, formele teoretice ale funcțiilor de ajustare unimodale. Astfel s-a considerat necesar, ca și în cazul arboretului Videle – cer, să se utilizeze modele mixte realizate cu ajutorul funcțiilor Weibull sau Gamma, dovedindu-se corespunzătoare din punct de vedere statistic, chiar dacă din diverse cauze structura relativ plurienă sau plurienă nu este evidentă.

Curba frecvențelor, rezultată în urma reprezentării grafice a diametrelor din suprafața de supraveghere Fundata – fag (figurile 5.2 g și h), prezintă caracteristicile unei distribuții plurimodale ale numărului de arbori pe categorii de diametre. Prezența celor două maxime ale curbei de frecvențe, poate fi explicată prin existența a două generații de arbori diferite ca vârstă. Acest fenomen apare și în cazul arboretelor parcurse cu lucrări de transformare spre structuri grădinărite, sau arborete afectate de diverși factori naturali sau antropici (căderi de zăpadă, doborâtori de vânt, tăieri necontrolate). În cazul SESI Fundata – fag, arboretul se află într-o fază de realizare a structurii regulate cu o distribuție unimodală specifică arboretelor echiene sau relativ echiene, din cauza influenței diverșilor factori naturali și antropici, fapt ce explică dificultatea modelării distribuțiilor experimentale cu o ajutorul unei funcții clasice de ajustare.

Analizând rezultatele testului statistic Kolmogorov-Smirnov (Tabelul 5.2), aplicat în vederea verificării nivelului de ajustare a funcțiilor teoretice aplicate, s-a constatat ca funcția Gamma se dovedește cea mai potrivită pentru ajustarea distribuțiilor numărului de arbori pe categorii de diametre. Rezultate mai putin bune au fost înregistrate în cazul aplicării funcției Weibull, valorile experimentale rezultate, fiind mai mari decât cele teoretice în cazul SESI-urilor Ștefănești – stejar, Câmpina – gorun și Mihăești – gorun.

Potrivit criteriului χ2 , aplicat în cazul distribuțiilor ajustate cu ajutorul fucțiilor mixte, cele mai bune rezultate au fost înregistrate în cazul SESI-urilor Stâna de Vale – molid, Videle – cer și Predeal – molid, unde frecvențele teoretice ale ambelor funcții utilizate nu diferă semnificativ de cele experimentale (p > 0,05) (Tabelul 5.3).

Distribuțiile numărului de arbori pe categorii de diametre din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă Sinaia – fag și Fundata – fag, nu au putut fi ajustate decât cu funcția mixtă teoretică de frecvență Gamma, aplicarea funcției mixte Weibull dovedindu-se de această dată nepotrivită (p < 0,05).

Tabelul 5.2

Rezultatele testului statistic Kolmogorov-Smirnov aplicat în cazul distribuțiilor unimodale.

Experimental and theoretical values of the Kolmogorov Smirnov goodness-of-fit test.

Notă: În cazul valorilor D experimentale evidențiate ipoteza nulă este respinsă.

Tabelul 5.3

Rezultatele testului statistic χ2 aplicat în cazul distribuțiilor ajustate cu ajutorul fucțiilor mixte.

The chi-squared test (χ2) results for the mixed models

Pentru analiza relației diametru – înălțime, pe baza informațiilor de teren referitoare la înălțimile măsurate la colectivități reprezentative de arbori din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI au fost construite câmpurile de corelație privind legătura dintre diametre și înălțimi, constatându-se o creștere a înălțimii de la categoriile de diametre inferioare spre cele superioare până la anumite valori, cand această tendință se estompează chiar dacă diametrele continuă să crească (Fig. 5.3)

Fig. 5.3. Câmpul de corelație și curbele înălțimilor compensate pentru unele arborete din rețeaua extinsă de supraveghere intensivă.

Height curves calculated for some of the extended level II monitoring plots .

Intensitatea corelației dintre cele două caracteristici dendrometrice a fost exprimată prin coeficientul de corelație r , legătura corelativă dintre acestea fiind de formă curbilinie (Tabelul 5.4). Pentru arboretele mai vârstnice se constată că valorile coeficienților de corelație sunt mai reduse, situație întâlnită și în cazul celor rărite și alcătuite din specii de lumină.

Tabelul 5.4

Valorile coeficienților de corelație (r) și ale rapoartelor de corelație (r2) dintre diametrele arborilor și înălțimea lor.

Correlațion coefficients between trees diameters and their height.

Curbele înălțimilor compensate, în raport cu diametrul arborilor, corespunzătoare speciei principale din cadrul fiecărei suprafețe xtinse de supraveghere intensivă au fost stabilite cu ajutorul ecuației de regresie de forma:

, unde

a0, a1, a2 , reprezintă coeficienții de regresie determinați pe baza măsurătorilor (Tabelul 5.5)

d – diametrul de bază al arborelui

Tabelul 5.5

Determinarea coeficienților ecuației de regresie de forma (Giurgiu et al., 2004)

Determination of equation regression coefficients (Giurgiu et al., 2004)

Distribuția numărului de arbori pe clase de creștere în diametru

Tree distribution in relation to DBH growth classes

În vederea caracterizării structurii arboretelor în raport cu creșterea în diametru a arborilor din cadrul suprafețelor extinse de monitorizare forestieră intensiva (SESI), s-a procedat la o stratificare a valorilor pe clase de cresteri în diametru. În majoritatea cazurilor analizate, s-a putut observa o puternică asemănare cu distribuțiile numărului de arbori pe categorii de diametre, reprezentările grafice ale distribuției numărului de arbori pe clase de creșteri în diametru prezentând o asimetrie pozitivă de stânga, mai mult sau mai putin accentuată, și o prelungire a curbei de frecvențe către valorile maxime înregistrate (Fig 5.4.).

Fig. 5.4. Repatiția arborilor din suprafețele extinse de supraveghere intensivă în raport cu creșterea în diametru.

Diameter growth experimental distibutions of trees in extended level II monitoring plots

În cazul arboretelor echiene sau relativ echiene din cadrul SESI-urilor Giurgiu – cer, Videle – gârniță, Ștefănești – stejar, Câmpina – gorun, sau Mihăești – gorun distribuțiile prezintă o pronunțată asimetrie de stânga, iar pentru cele relativ pluriene, pluriene sau cu structură nedefinită (destructurate) (SESI Sinaia – fag și Stâna de Vale – molid) curbele sunt descrescăroare (Giurgiu, 1979). În cazul SESI Ploiești – stejar, și Predeal – molid se constată o frecvență relativ ridicată a numărului de arbori cu creșteri în diametru apreciabile (medii spre mari) și frecvențe reduse a arborilor de dimensiuni mici și mari.

Un caz aparte în ceea ce privește distribuția numărului de arbori pe clase de creștere în diametru îl constituie arboretul din cuprinsul SESI Videle – cer, unde curba de distrbuție prezintă asimetrie negativă de dreapta, fapt ce poate fi explicat prin efectul de eliminare naturală precum și a intervențiilor silviculturale (rărituri) efectuate la nivelul plafonului inferior și mijlociu al coronamentului arboretului, reducându-se astfel, în mod considerabil, numărul arborilor situați în clasele cenotice inferioare și medii, deci cu creșteri în diametru mai reduse.

Repartiția volumului pe categorii de diametre

Volume repartition in relation to DBH classes

Analiza și evidențierea, în cadrul arboretelor cercetate, a repartiției volumului pe categorii de diametre prezintă o importanță deosebită în cunoașterea stării acestor arborete reprezentative monitorizării forestiere intensive la nivelul tării noastre. Determinarea volumelor arborilor s-a realizat prin aplicarea metodei ecuației de regresie bifactorială (Giurgiu et al., 2004), bazată pe curba înălțimilor, stabilită anterior în raport cu diametrul arborilor. Astfel, volumul unitar a fost calculat cu ajutorul ecuației de regresie de tipul:

log v = a0 + a1 log d + a2log2 d +a3 log h + a4log2 h ,

unde: a0 – a4 reprezintă coeficienții de regresie utilizați pentru specia principală din compoziția fiecărui arboret (Tabelul 5.6.).

Pe baza volumelor calculate s-au construit distribuțiile experimentale ale volumului pe categorii de diametre, caracteristicile statistice ale acestora oferind informații foarte importante, relevante în ceea ce privește complexitatea structurală a arboretelor analizate.

Spre deosebire de valorile rezultate în cazul distribuțiilor arborilor pe categorii de diametre, coeficienții de variație ai volumelor sunt evident, mai mari, variind de la 66,5% în cazul arboretului Sinaia – fag, la 120,8% în cazul celui din cadrul SESI Videle – cer (Tabelul 5.7.).

Tabelul 5.6

Valorile coeficienților de regresie pentru speciile principale din SESI – cercetate (Giurgiu et al., 2004)

Regression coeficients for main species in extended level II monitoring plots

Tabelul 5.7

Caracteristicile statistice ale distributiilor volumelor pe categorii de diametre pentru principalele specii forestiere din suprafetele extinse de supraveghere intensivă

Experimental volume distributions statistical indicators of main species in extended level II monitoring plots

Ca și în cazul distribuțiilor numărului de arbori pe categorii de diametre se pot observa în majoritatea cazurilor, asimetrii pozitive de stânga, indicând ponderea redusă a volumului arborilor din categoriile de diametre mici, un caz particular evident constituindu-l arboretul din cadrul SESI Predeal – molid unde distribuția experimentală prezintă o ușoară asimetrie negativă de dreapta, numărul arborilor cu diametre mici (sub 30 cm) fiind foarte redus, aproape inexistent (Fig 5.5(a)).

Dacă în ceea ce privește arboretele echiene forma curbei de frecvente este asemanătoare cu cea a distribuției numărului de arbori pe categorii de diametre, în cazul arboretelor pluriene, ( SESI –urile Sinaia –fag sau Stâna de Vale – molid), se constată că între cele două repartiții există o importantă deosebire, deoarece într-un arboret plurien sau relativ plurien numărul de arbori se exprimă printr-o curbă descrescătoare în timp ce curba de repartiție a volumelor devine unimodală, asemănătoare celei dintr-un arboret echien (Leahu, 1994). Aceste situații, ca și în cazul diametrelor s-au tratat separat (Fig.5.5(b)) , ținând cont de faptul că arboretele respective sunt destructurate, în principal din cauza doborâturilor produse de vânt și de zăpadă, respectiv de influența factorului antropic (SESI Stâna de Vale – molid) aflate în diferite faze de refacere a structurii lor relativ plurienă sau plurienă și nu pot urma formele unor distribuții teoretice cunoscute specifice.

Distribuțiile experimentale ale volumului pe categorii de diametre, prezentate în figura 5.5(a), precum și curbele distribuțiilor teoretice Gammma și Beta utilizate pentru ajustarea celor experimentale, arată faptul că testele de conformitate Kolmogorov – Smirnov (KS), și criteriul χ2 au oferit cele mai bune rezultate în analiza structurii arboretelor cercetate în raport cu volumul arborilor componenți (Tabelul 5.8.)

Fig 5.5.(a) Distribuțiile experimentale ale volumelor arborilor pe categorii de diametre și variantele de ajustare adoptate în cazul arboretelor echiene și relative echiene.

Trees volume distributions and the adequate theoretical functions adopted for even aged stands cases.

Fig 5.5.(b) Distribuțiile experimentale ale volumelor arborilor pe categorii de diametre în cadrul arboretelor cu structură plurienă SESI Sinaia – fag și Stâna de Vale – Molid.

Trees volume distributions for uneven age stands SESI Sinaia – fag and Stâna de Vale Molid.

Tabelul 5.8

Valorile testelor de semnificatie dintre distribuțiile experimentale și cele teoretice

Significance of goodness-of-fit tests between experimental and theoretical distributions

Distribuția numărului de arbori pe clase de creșteri în volum

Tree distribution in relation volume growth classes

În ceea ce privește repartiția numărului de arbori pe clase de creșteri în volum, în cazul tuturor arboretelor din cuprinsul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI) se observă, ca și în cazul repartițiilor numărului de arbori pe clase de creșteri în diametru, puternice asimetrii pozitive de stânga, caracteristică ce poate fi explicată prin frecvența relativ mare a arborilor cu creșteri mici, ajungând ca în cadrul diametrelor superioare, un singur arbore sa însumeze creșterile în volum a 10-30 de arbori situați în partea opusă a curbelor de frecvențe, acestea realizând maxime în extrema stânga a reprezentărilor grafice (SESI Sinaia – fag, Stâna de Vale – molid, Giurgiu – cer) (Fig. 5.7)

Fig. 5.7 Repatiția arborilor din suprafețele extinse de supraveghere intensivă în raport cu creșterea în volum.

Trees volume growth distribution in extended level II monitoring plots

Spre deosebire de creșterile în diametru, ipoteza conform căreia este caracteristică asimetria pozitivă de stânga, este exprimată mult mai clar în cazul repatițiilor arborilor pe clase de creșteri în volum. Totodată, se confirmă și legitatea conform careia, arborii de mari dimensiuni înregistreză creșteri reduse în diametru, dar au creșteri în volum, mari. Astfel, se poate menționa faptul că în cazul arboretelor din cuprinsul SESI-urilor Ploiești – stejar, Videle – cer și Predeal – molid, prelungirea ramurilor drepte a curbelor de distribuție se datorează numărului redus de arbori cu creșteri mari, evidențiidu-se ca și în cazul repartiției arborilor pe categorii de diametre frecvența mare a exemplarelor de dimensiuni mici și respectiv, creșteri în volum reduse.

Variația volumelor și a creșterilor în volum în raport cu diametrul arborilor

Volume and volume growth variation in relation with tree DBH

Ca o consecință a raporturilor de competiție precum și a anumitor factori biotici sau abiotici prezenți în cadrul fiecărei biocenoze forestiere, creșterea arborilor și arboretelor dovedește existența unei variabilități extrem de accentuate. Astfel, valorile coeficienților de variație ai creșterilor, pe ansamblul arboretului, depind de vârsta arboretului, diametrul mediu, sau de condițiile staționale. Un alt element și unul dintre cei mai importanți factori ai accentuării fluctuațiilor creșterilor este reprezentat de modificările de structură și omogenitate survenite pe perioada de dezvoltare a arboretelor, în urma intervențiilor silviculturale, a doborâturilor produse de vânt, incendii etc..

Pornind de la categoriile de diametre bine reprezentate din punct de vedere al numarului de arbori, s-a procedat la determinarea coeficienților de variație ai volumelor precum și ai creșterilor în volum la nivelul fiecărei categorii de diametre. S-a observat astfel, că în cazul tuturor acestor arborete cuprinse în cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI) valorile coeficienților de variație descresc pe măsură ce diametrul crește (Fig. 5.8.), fapt ce poate fi pus pe seama competiției puternice a arborilor în arboret, competiție ce scade în intensitate pe măsură ce arboretele înaintează în vârstă și deci arborii înregistrează diametre mai mari, ca urmare a ocupării unor poziții stabile, defintive în cadrul arboretului (Giurgiu, 1979). Arborii din categoriile superioare dovedesc astfel omogenitatea lor ridicată, ocupând poziții consolidate, procesele de creștere și dezvoltare având un mers normal în vederea atingerii maturității arboretelor. La polul opus se află arborii din plafonul inferior, cu diametre mici, aflați intr-o acerbă competiție pentru lumină precum și pentru ocuparea unei poziții mai stabile, superioare.

Fig. 5.8 Distribuția coeficienților de variație ai volumelor și ai creșterilor în volum în raport cu diametrele arborilor.

Volume growth coefficents of variation distribution

Se poate observa astfel, că valorile coeficienților de variație ai volumelor și ai creșterii în volum pentru fiecare arboret cercetat sunt sensibil apropiate (Fig. 5.9). În ceea ce privește arboretele cu structură echienă sau relativ echienă cum ar fi Videle – garnita, Videle – cer, Stefănești – stejar, Ploiești – stejar, Campina – gorun, Predeal – molid sau Mihăești – gorun, valorile coeficienților de variație sunt cuprinse între 40% și 85%. În cazul arboretelor relativ pluriene acestea depășesc pragul de 100% (SESI Stâna de Vale – molid cu s% = 100% și SESI Sinaia – fag cu s%=135%.

De asemenea, valori ridicate ale coeficienților de variație ai volumelor, dar și ai creșterilor în volum se constată și în suprafețele SESI Giurgiu – cer (s%=85%), Rarău – molid (s%=88%) sau Fundata – fag (s%=98%), acest fapt evidențiind structura neuniformă a arboretelor respective din punct de vedere dimensional, al arborilor componenți și a frecvenței acestora.

Fig. 5.9. Coeficienții de variație ai volumelor și ai creșterilor în volum pentru arboretele din cuprinsul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI.

Volume and volume growth coefficients of variation of stands in extended level II monitoring plots

Creșterea arborilor și arboretelor

Tree and stand growth

Variația creșterii radiale și a diametrelor arborilor din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI

Radial and DBH growth variation in extended level II monitoring plots SESI

Pe baza informațiilor obținute prin citirea carotelor de creștere radială prelevate din suprafețele extinse de supraveghere intensivă (SESI), s-au reprezentat grafic variațiile creșterilor radiale în raport cu diametrul arborilor, câmpul de împrăștiere al valorilor experimentale fiind, în general, axat de-a lungul unei drepte de regresie, excepție făcând arboretele din cadrul SESI Sinaia – fag, și Stana de vale – molid (Fig. 5.10), unde valorile experimentale se grupează în jurul unor curbe exprimate de parabola de gradul al doilea, specifice arboretelor cu structură relativ plurienă și plurienă (Giurgiu, 1979).

Fig. 5.10 Variația creșterii radiale în raport cu diametrul arborilor existenți în cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI

Radial growth variation of trees in extended level II monitoring plots

Pornind de la variabilitatea diametrelor, dar și a creșterilor arborilor exprimată prin coeficienții de variație ai acestora, se constată că aceasta variază de la un arboret la altul chiar și în cazul celor omogene (Tabelul 5.9). Variabilitatea creșterilor radiale, dar și a diametrelor este influențată de structura arboretelor în raport cu vârsta lor, de condițiile de vegetație (clasa de producție), starea de sănătate a arborilor și de intervențiile silviculturale. Astfel, cele mai mari valori ale coeficienților de variație ai diametrelor s-au observat în cazul arboretelor din SESI Sinaia – fag și Stâna de Vale – molid, iar cele mai scăzute în cazul arboretelor din Câmpina – gorun, Mihăești – gorun, sau Videle – cer. Valorile mai mari ale coeficienților de variație ai creșterilor radiale se datorează în principal influenței vârstei arborilor și reacției diferite a acestora la condițiile de vegetație din ultimii 10 ani, față de întreaga perioadă de dezvoltare a arborelui exprimată prin mărimea diametrului ca rezultat al influenței vârstei și condițiilor de creștere și dezvoltare din decursul acesteia.

Tabelul 5.9

Coeficienții de variație ai creșterilor în diametru și ai diametrelor arborilor existenți în cadrul suprafetelor extinse de supraveghere intensivă SESI.

Diameter growth coefficiens of variation of trees in extended level II monitoring plots

Vigoarea de creștere cea mai ridicată, este dată de valoarea coeficientului de regresie b al dreptelor în jurul cărora se grupează valorile individuale ale creșterilor radiale în raport cu diametrele arborilor. Acest fapt arată existența unei stări biologice optime în cazul arboretelor din cadrul SESI-urilor Fundata – fag, Mihăești – gorun, Ploiești – stejar, sau Rarău – molid cu valori ale coeficienților de variație ai creșterii radiale cuprinși între 44 – 66%. Valori apreciabile ale coeficientului de regresie b pot fi observate în cazul arboretelor de vârste înaintate cum ar fi SESI Predeal – molid sau Giurgiu – cer, acestea demonstrând o vigoare de creștere destul de ridicată (coeficienții de variație fiind de 49,3%, respectiv 44,1%). Se constată o diminuare a creșterilor radiale în cazul categoriilor de diametre superioare și chiar o scădere a acestora în cazul arboretelor pluriene și relativ pluriene pentru arborii cu dimensiuni mari. În ceea ce privește coeficienții de variație ai diametrelor arborilor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere intensivă existente (SSI), aceștia sunt diferiți față de cei calculați pentru arboretele din cadrul suprafețelor extinse (SESI), cu excepția SSI-urilor Stefănești – stejar, Predeal – molid, Rarău – molid, și Fundata – fag, în cazul cărora se poate confirma faptul că din punct de vedere al variabilității diametrelor arborilor componenți cele două categorii de suprafețe de supraveghere intensivă (SSI și SESI) pot fi estimații ale aceleiași colectivițăți.

Variația creșterii radiale a arborilor din cuprinsul suprafetelor extinse de supraveghere intensivă (SESI)

Tree radial growth variation in extended level II monitoring plots (SESI)

Pentru elaborarea seriilor de creștere radială ale fiecărei suprafețe extinse de supraveghere intensivă (SESI), s-au prelevat în toamna anului 2012, conform metodologiei de lucru stabilite, un număr de 571 probe de creștere. Datele rezultate în urma prelucrărilor statistice a seriilor obținute, evidențiază clar variația lățimii inelelor anuale, influențate pozitiv sau negativ, de-a lungul perioadelor de formare a acestora (sezoane de vegetație) de diferiți factori ca lumina, temperatura, precipitațiile, nivelul de dioxid de carbon din atmosferă, sau factori genetici ori antropici (Pallardy, 2008).

Analizând expunerile grafice ale seriilor medii de creștere radială elaborate pentru speciile de cvercinee din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă Giurgiu – cer, Videle – cer, Videle – gârniță, Stefanesti – stejar, Ploiesti – stejar (Fig.5.11), s-a putut observa în majoritatea cazurilor, maxime și minime comune înregistrate în anii extremi (negativi sau pozitivi). Astfel se pot menționa ca și ani negativi extremi, cu creșteri minime ale inelelor anuale, anii 1945 – 1948, 1950, 1968, 1984, 1989, 2002 și 2006 . Condiții optime dezvoltării inelelor anuale s-au înregistrat în anii 1969, 1984, 1991, 2005 și 2010 fapt surprins de valorile ridicate ale creșterilor radiale (Fig.5.11).

Arboretul cel mai tânăr, cu o lungime a seriei de creștere de numai 57 de ani, este cel din cadrul SESI Ploiești – stejar, acesta cuprinzând perioada anilor 1957-2012, si o medie anuală a creșterii de 2,3 mm·an-1. Pentru suprafețele extinse de supraveghere intensivă Câmpina – gorun și Mihăești – gorun, cu lungimi ale seriilor medii de 73 respectiv 85 de ani, se pot de asemenea menționa creșteri evident superioare majorității speciilor analizate, valoarea de 2,4 mm/an-1 (SESI Câmpina – gorun) fiind cea mai mare valoare înregistrată pentru speciile de stejari (Tabelul 5.10).

Lungimea cea mai mare a seriilor elaborate pentru arboretele de cvercinee este de 109 ani și este atribuită arboretului din cadrul SESI Giurgiu – cer, aceasta înregistrând o creștere medie anuală de 1,58 mm·an-1, valoare medie mai mică decât aceasta, dar totuși foarte apropiată, regăsindu-se doar în cazul arboretului din SESI Videle – gârniță (1,49 mm·an-1).

Seria de creștere medie cu lungimea cea mai mare pentru specia molid este cea de la Rarău – molid, aceasta înregistrând primul inel de creșterere în anul 1826, însumând astfel 187 de ani și o lățime a inelului mediu de 0,89 mm/an-1, valoare cu mult mai scăzută decât în cazul arboretelor din cadrul SESI Stâna de Vale molid (2,57mm·an-1) sau Predeal – molid (mm·an-1), mai tinere cu 34 respectiv, 62 de ani decât acesta. Sensibilitatea medie în cazul molidului variază de la valoarea de 0,18 (SESI Predeal – molid) la 0,21 (SESI Rarău – molid).

Fig. 5.11 Anii caracteristici ai seriilor de cresteri medii elaborate pentru suprafetele extinse de supraveghere intensivă (SESI)

Event years of tree-ring mean series elaborated for extended level II monitoring plots

Tabelul 5.10

Parametri statistici ai seriilor de cresteri medii din cadrul suprafetelor extinse de supraveghere intensivă (SESI)

Statistical indicators of tree-ring mean series elaborated for extended level II monitoring plots

În cazul fagului, seriile de creșteri medii elaborate dau valori destul de apropiate ale creșterilor anuale astfel că, pentru arboretul din cadrul SESI Sinaia – fag creșterea medie anuală este de 1,41 mm·an-1 cu o sensibilitate medie de 0,29, iar pentru SESI Fundata – fag creșterea este de de 1,50 mm·an-1 și sensibilitatea medie de 0,21.

Prin standardizarea seriilor dendrocronologice s-au obținut serii de indici de creștere (Fig. 5.12), cu ajutorul cărora s-a putut evidenția, prin procedeul clasificării ierarhice, modul de grupare spațială a acestora. În vederea realizării acestei clasificări a fost necesară utilizarea tuturor seriilor de indici elaborate, fapt ce a limitat perioada de analiză la un număr de 52 de ani (1960-2012).

Fig. 5.12 Seriile indicilor de creștere elaborate pentru suprafetele extinse de supraveghere intensivă (SESI)

Growth series indices of the extended level II monitoring plots

Din analiza grafică a diagramei bidimensionale de clasificare ierarhică (Fig. 5.13), se poate observa separarea evidentă a seriilor dendrocronologice elaborate pentru specia principală din cuprinsul fiecărei suprafețe extinse de supraveghere intensivă (SESI), precum și o delimitare a acestora pe regiuni geografice diferite. Astfel, informațiile obținute prin analiza indicilor de creștere dovedesc similarități în cazul arboretelor din cadrul SESI-urilor Videle-cer, Videle-gârniță și Giurgiu-cer, arborete situate în zona de sud a țării și caracterizată prin perioade de secetă prelungită și supuse unui intens proces de aridizare. O grupare distinctă este de asemenea evidențiată și în cazul SESI-urilor Mihaești-gorun și Câmpina – gorun, la care întâlnim caracteristici comune în raport cu specia principală sau zonarea geografică a acestuia (Dealurile Subcarpatice).

În ceea ce privește suprafețele extinse de supraveghere intensivă, amplasate în zone cu relief montan (Fig. 5.13 B), putem identifica două grupuri distincte, alcătuite din arborete ale căror specii principale sunt reprezentate de molid (Fig. 5.13 d) sau de fag (Fig. 5.13 e).

Fig. 5.13 Clasificarea ierarhică (dendrograma) a seriilor dendrocronologice elaborate în cadrul rețelei extinse de supraveghere forestieră intensivă – Nivel II

Hierarchical cluster analysis (dendrogram) of dendrochronological series elaborated for extended level II monitoring plots

Relația dintre climat și creșterea radială a arborilor din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă – Nivel II

Climate – tree radial growth relationship in extended level II monitoring plots – Level II

Legătura statistică corelativă dintre climat și creșterea radială a fost deseori abordată și evidențiată ca fiind un element deosebit de important în caracterizarea evoluției în timp a ecosistemelor forestiere analizate (Giurgiu, 1979; Popa, 2004; Sidor, 2011). Din punct de vedere auxologic, cunoașterea efectelor variațiilor climatice asupra dezvoltării arborilor și arboretelor, constituie un factor esențial în stabilirea și fundamentarea strategiilor de management al ecosistemelor forestiere.

Pentru caracterizarea relației climat-creștere radială s-a recurs la utilizarea bazei de date climatice CRU 3.0 cu rezoluție 0.5ºx0.5º (Mitchell și Jones, 2005). În acest sens, s-au extras datele climatice (temperaturile medii și cantitațile de precipitații lunare) caracteristice fiecărei suprafețe extinse de supraveghere intensivă. Perioada de analiză luată în considerare a fost cuprinsă începând cu luna septembrie a anului precedent formării inelului anual și s-a finalizat în luna august a anului curent formării inelului de creștere (Fig 5.14 ) (Popa et al., 2013)

Analizând corelațiile dintre parametri climatici și indicii de creștere, se poate observa că lățimea inelului anual, exprimată prin intermediul indicilor de creștere este, în cazul arboretelor întâlnite în cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă Giurgiu – cer, Videle – cer, și Videle – gârniță (Fig. 5.14 a-c), corelată puternic semnificativ cu regimul de precipitații din zonă, coeficienții de corelație având valori net superioare speciilor de stejar și gorun, fapt ce poate fi pus pe seama sensibilității fiziologice ridicate a cerului și gârniței la intensitatea și frecvența perioadelor secetoase. Perioadele înregistrate ca fiind semnificative din punct de vedere al cantităților de precipitații (ploi sau ninsori) au fost cele din toamna și iarna anului precedent formării inelului anual, acestea asigurând la începutul sezonului de vegetație (aprilie-mai) cantitatea necesară de apă în sol.

În ceea ce privește specia gorun, din cadrul SESI-urilor Mihaești – gorun și Câmpina – gorun, s-au dovedit a fi semnificative, precipitațiile din timpul sezonului de vegetație (aprilie – iunie) (figurile.5.14 l și f).

Pentru molid, au rezultat corelații mai slabe, dar cu valori semnificative, cu precipitațiile și temperaturile din lunile noiembrie – decembrie ale anului precedent formării inelului anual, fapt bine evidențiat de valorile întâlnite în cazul SESI Rarău – molid (Fig.5.14 i).

Fig. 5.14. Corelațiile dintre parametri climatici și indicii de creștere.

Corelation between climathic regime (precipitation and temeprature) and growth indices

În majoritatea cazurilor analizate, influența regimului termic s-a dovedit a fi un factor negativ în procesul de dezvoltare a inelului anual. Acest fapt poate fi pus pe seama fenomenului intens de evapotranspirație și de lipsa precipitațiilor din timpul sezonului de vegetație.

Corelații pozitive în ceea ce privește regimul termic au putut fi observate în cazul speciilor de stejar și gorun, în perioada noiembrie – ianuarie, indicii de creștere ai stejarului fiind corelați semnificativ cu temperaturile din luna decembrie.

Din cele 4 tipuri de stejari analizate, cerul s-a dovedit a fi cea mai sensibilă specie în ceea ce privește temperaturile din luna mai. Temperaturile lunilor iunie-iulie influențează negativ creșterea arboretelor de gorun, iar în ceea ce priveste stejarul se observă un răspuns negativ al indicilor de creștere în partea de sfârșit a primăverii (aprilie – mai).

În cazul molidului, regimul termic s-a dovedit a fi destul de benefic în dezvoltarea inelului anual, temperaturile lunilor octombrie – decembrie infuențând pozitiv procesul de formare al acestuia. Pentru această perioadă, valori semnificative ale coeficienților de corelație putând fi observate în cazul arboretelor din cadrul SESI-urilor Rarău-molid și Stâna de Vale – molid (figurile 5.14 i și k). Arboretul din cadrul SESI Rarău – molid dovedind de asemenea un raspuns pozitiv semnificativ și în lunile iunie-iulie aferente sezonului de vegetație.

Arboretul de fag de la Fundata înregistrează creșteri influențate semnificativ de nivelul temperaturilor din perioada de început a sezonului de vegetație, fapt confirmat în cazul acestei specii, dar cu valori mai slabe semnificativ și de arboretul din cadrul SESI Sinaia – fag (Fig. 5.14 g), afectat destul de intens de temperaturile din luna iulie.

În scopul unei evidențieri detaliate a celor mai semnificative rezultate (pozitive sau negative) în ceea ce privește influența parametrilor climatici asupra creșterilor arborilor și arboretelor din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă, s-a realizat o analiză grafică comparativă (Fig. 5.15) a seriilor de indici de creștere cu valorile medii ale temperaturilor anuale precum și cu sumele precipitațiilor fiecărui an. Aceste valori anuale, s-au calculat în funcție de fiecare caz în parte, luând în considerare atât valorile semnificative ale lunilor precedente anului formării inelului anual, cât și cele din timpul sezonului de vegetație corespunzător. Cu ajutorul aceastei analize, s-a putut evidenția (Fig 5.15 a-e) trendul aproape identic al variațiilor valorilor anuale ale indicilor de creștere cu cel al parametrilor climatici, corespunzători anilor sau perioadelor din ani, cu influență semnificativ pozitivă asupra creșterii radiale. De asemenea, a fost surprinsă și influența negativă a temperaturilor ridicate din timpul sezonului de vegetație, proces cu efect semnificativ în cazul arboretelor Giurgiu – cer (Fig 5.15 f) sau Ploiești – stejar (Fig 5.15 g)

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

Fig.5.15 Analiza grafică comparativă a seriilor de indici de creștere cu parametri climatici.

Comparative graphical analysis of growth indices and climatic parameters

Variația creșterii radiale a arborilor înregistrată cu ajutorul dendroauxografelor cu înregistrare continuă

Tree radial growth variation registered using point-dendrometers

Monitorizarea continuă a dimensiunilor trunchiurilor arborilor la nivelul sectiunii de bază (1,3 m față de sol) s-a efectuat în anul 2013 în patru suprafețe extinse de supraveghere intensivă (SESI), pentru speciile cer (SESI Videle – cer), pentru stejar pedunculat (SESI Stefănești – stejar), pentru gorun (SESI Mihăești – gorun) și pentru fag (SESI Sinaia – fag).

Din analiza datelor înregistrate continuu cu ajutorul dendroauxografelor electronice instalate pe trunchiul arborilor selectați din cuprinsul arboretelor luate în studiu s-a constatat că începutul proceselor de formare a inelului anual, cuantificat prin existența unui plus dimensional sistematic, are loc în jurul datei de 10 aprilie la stejar, 15 aprilie la gorun, 10-12 aprilie la cer și respectiv 25 aprilie la fag.

La cvercinee formarea lemnului timpuriu are loc, de regulă, înainte de formarea aparatului foliar, folosind în procesele biochimice resursele acumulate în anul precedent. Se remarcă existența unui ritm de creștere accelerat în prima parte a sezonului de vegetație, cu o aplatizare a curbei de creștere cumulate după data de 1 iunie la gorun (Fig.5.18), 15 iunie la cer (Fig. 5.16), respectiv 20 iulie la stejar (Fig. 5.17).

Valorile creșterilor medii cumulate ale speciei fag, înregistrate în cadrul suprafeței extinse de monitorizare intensivă SESI Sinaia – fag, descriu o tendintă de aplatizare a curbei de creștere în jurul datei de 15 iulie (Fig.5.19) .

Fig. 5.16 Variația cumulată a creșterilor radiale zilnice pentru specia cer din cadrul SESI Giurgiu – cer, anul 2013.

Cumulated daily radial growth variation for Turkish oak in SESI Giurgiu – cer, year 2013

Fig. 5.17 Variația cumulată a creșterilor radiale zilnice pentru specia stejar din cadrul SESI Ștefănești – stejar, anul 2013.

Cumulated daily radial growth variation for pedunculate oak in SESI Ștefănești – stejar, year 2013

Fig. 5.18 Variația cumulată a creșterilor radiale zilnice pentru specia gorun din cadrul SESI Mihaești – gorun, anul 2013.

Cumulated daily radial growth variation for sessile oak in SESI Mihaești – gorun, year 2013

Fig. 5.19 Variația cumulată a creșterilor radiale zilnice pentru specia fag din cadrul SESI Sinaia – fag, anul 2013.

Cumulated daily radial growth variation for beech in SESI Sinaia – fag, year 2013

Variația diametrelor arborilor monitorizată cu ajutorul benzilor dendrometrice permanente

Tree DBH variation registered using permanent girth bands

În cadrul a patru suprafețe de supraveghere intensivă nivel II (SSI Stefănești – stejar, SSI Predeal – molid, SSI Fundata – fag și SSI Mihaești – gorun) au fost instalate benzi dendrometrice permanente în scopul monitorizării dinamicii creșterilor în diametru a arborilor.

Ca și în cazul monitorizării continue realizate cu ajutorul dendroauxografelor automate s-a putut observa, prin valorile rezultate în urma citirilor din două în două săptămâni a benzilor dendrometrice premanente, începutul, dar și sfârșitul perioadelor de creștere aferente sezoanelor de vegetație a anilor 2012 și 2013. Astfel, pentru speciile de cvercinee analizate în cadrul SESI-urilor Stefănești – stejar și Mihaești – gorun se observă perioade de creșteri aproape identice (Fig 5.20). Startul perioadei de creștere fiind în perioada primei decade a lunii aprilie, fapt confirmat de asemenea și de înregistrările dendroauxografelor automate. La nivelul anului 2013 se pot remarca valori ale creșterilor net superioare anului precedent, fapt ce poate fi pus pe seama precipitațiilor abundente ce au fost înregistrate în primavara acestui an. Acest aspect este destul de evident și în cazul celorlalte specii analizate (fagul din Fundata și molidul din arboretul Predeal – molid), arborii înregistrând creșteri chiar de două ori mai însemnate în anul 2013 față de anul precedent.

Fig. 5.20 Variația lunară a creșterii medii cumulate a diamtrelor arborilor din cadrul suprafetelor de supraveghere intensivă nivel II.

Monthly variation of cumulated mean diameter growth of trees in level II core plots

Curbele înregistrate de creșterea diametrelor prin citiri pe benzi dendrometrice permanente oferă informații aproape asemănătoare celor obținute pe benzi cu înregistrare continuă, mai ales în ceea ce privește începutul și sfârșitul perioadei de creștere din sezonul de vegetație, dar și în ceea ce privește perioada și ritmul accelerat de creștere în prima parte a sezonului de vegetație. Benzile cu citire permanentă dau informații mai precise asupra creșterii anuale în diametru, valorile bisăptămânale sau lunare fiind însoțite de erori de citire și de variație la condițiile de temperatură și umiditate. Deci, aceste valori sunt mai puțin precise decât cele oferite de benzile cu înregistrare continuă.

Variația creșterilor medii în volum în raport cu procentul de defoliere al coroanelor arborilor

Mean volume growth variation in relation to tree crown defoliation percent

Este deja bine cunoscut faptul că starea de sănătate a arborilor reprezintă unul dintre principalii factori limitativi ai creșterilor arboretelor (Badea, 1998). Analizând reprezentarea grafică a valorilor creșterilor medii în volum (Fig. 5.21) s-a observat faptul că în toate suprafețele extinse de supraveghere intensivă (SESI) gradul de defoliere al coroanelor a afectat semnificativ dezvoltarea arboretelor. Această legătură corelativă urmează, în cazul arboretelor din cadrul SESI Giurgiu – cer, Videle – garnita, Videle – cer, Stefănești – stejar, Campina – gorun, Predeal – molid sau Mihăești – gorun, sensul descrescător al unor drepte de regresie (y = ax + b) sau a unor curbe de tip exponențial (y=ke-αx) pentru SESI Ploiești – stejar, Sinaia – fag, Rarau – molid, Fundata – fag și Stana de Vale – molid.

Fig. 5.21. Variația creșterilor medii în volum în raport cu procentul de defoliere al coroanelor arborilor

Variation of mean volume growth in relation to trees crown defoliation percent

Starea de sănătate a arborilor, evaluată după procentul de defoliere al coroanelor arborilor, se reflectă în mod direct asupra creșterii acestora, ca un indicator sintetic de analiză a proceselor fiziologice și a acțiunii diferiților factori asupra stării arborilor și arboretelor. Astfel, odată cu deteriorarea stării de sănătate, estimată prin procentul de defoliere al coroanelor arborilor, creșterea în suprafața de bază, respectiv în volum se reduce, defolierea explicând o mare parte din variația creșterii în volum (Badea, 1998).

Creșterea în volum a arborilor și arboretelor din suprafețele extinse de supraveghere intensivă

Trees and stand volume growth in extended level II monitoring plots

O primă etapă în determinarea creșterii în volum a arboretelor din cuprinsul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă (SESI) a constat în stabilirea volumului arborilor inventariați (vi) și a procentelor de creștere în volum (piv), caracteristici definitorii în aplicarea procedeului adoptat, bazat pe o singură inventariere și pe probe de creștere radială.

Pentru stabilirea valorilor procentului de creștere în volum (piv), la nivelul fiecărei suprafețe extinse de supravegere intensivă SESI s-a procedat mai întâi la ajustarea creșterilor radiale pe categorii de diametre utilizând coeficienții de regresie ai dreptelor (parabolelor) (Fig. 5.10) rezultate în urma compensării distribuției valorilor experimentale ale acestora în raport cu diametrul de bază al arborilor de probă, din care au fost extrase carotele de creștere. În continuare, s-a trecut la determinarea valorilor anuale ale creșterilor în volum și ale pierderilor de creștere datorate vătămării arborilor.

Analizând mediile creșterilor anuale în volum (Tabelul 5.12) s-au evidențiat valori cuprinse între 1,83 m3an-1ha-1 în cazul arboretului din cadrul suprafeței extinse de supraveghere intensivă (SESI) Videle – gârniță și 14,47 m3an-1ha-1 în cazul (SESI) Sinaia – fag. Cele mai reduse valori s-au înregistrat cu deosebire la arboretele Giurgiu – cer (3,5 m3an-1ha-1), Videle – cer (4,5 m3an-1ha-1), și Videle – gârniță (1,83 m3an-1ha-1) , arborete situate în partea de sud a țării, fiind intens afectate de perioadele de secetă prelungită și respectiv, de intensificarea procesului de aridizare începând cu anul 1981.

În cazul arboretelor de molid din cadrul SESI-urilor Stana de Vale – molid (11,4 m3an-1ha-1)și Predeal – molid (8,3 m3an-1ha-1) s-au înregistrat valori medii ale creșterilor în volum, superioare celorlalte arborete analizate, excepție facând arboretul din cadrul SESI Rarau – molid (4,73 m3an-1ha-1), situat la limita altitudinală a pădurii și localizat în condiții de productivitate inferioară.

Arboretele de fag înregistrează unele dintre cele mai mari valori ale creșterilor medii în volum pe an și pe hectar, de 14,5 m3an-1ha-1 în cazul SESI Sinaia – fag și de 10 m3an-1ha-1 la SESI Fundata – fag.

Aceste rezultate pot fi explicate prin situarea arboretelor respective în condiții optime din punct de vedere al condițiilor climatice și de vegetație dar și structurii acestora (arborete pluriene și respectiv de vârstă medie).

Tabelul 5.12

Creșterea în volum pe principalele specii și grupe de clase de defoliere (0-1 și 2-4) în cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensiva (SESI).

Voume growth for main species and groups of species by groups of defoliation classess (0-1 and 2-4) in extended level II monitoring plots (SESI)

Pentru stabilirea pierderilor de creștere în volum datorate procesului de vătămare al arborilor, s-a determinat comparativ, creșterea reală a arboretului la hectar și valoarea teoretică a acestuia în ipoteza în care toți arborii existenți și inventariați ar fi fost practic sănătoși (clasele de defoliere 0-1).

Aplicarea acestei ipoteze a evidențiat efectul arborilor vătămați asupra creșterilor înregistrate la nivelul arboretelor cercetate. Valorile maxime ale pierderilor de creștere fiind înregistrate în cazul SESI-urilor Fundata – fag (0,68 m3an-1ha-1) și Stâna de Vale – molid (0,53 m3an-1ha-1). Cele mai puțin afectate arborete au fost cele din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă SESI Giurgiu – cer și Videle – cer cu pierderi de 0,04 m3an-1ha-1 și respectiv 0,02 m3an-1ha-1, aceste arborete având o frecvență redusă a arborilor vătămați (clasele de defoliere 2-3), aceștia infuențând în mai mică măsură creșterea lor reală.

Procentele pierderilor de creștere în volum sunt cuprinse pentru arboretele din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă între 0,4% (SESI Videle – cer) și 6,3% (SESI Fundata – fag), valori ce pot îmbunătăți rezultatele obținute în alte rețele de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere (Badea et al., 2011; Silaghi, 2013).

Valorile mediilor anuale ale creșterii în volum la nivel de arboret, determinate în cadrul SSI-urilor, dar și pierderile de creștere datorate procentului de vătămare al arborilor, diferă semnificativ față de cele stabilite în cadrul SESI-urilor, dacă se utilizează metode diferite de stabilire a creșterilor (metoda unei singure inventarieri și probe de creștere luate cu burghiul în cazul SESI-urilor și metoda inventarierilor succesive în cazul SSI-urilor), deci o comparare a acestora nefiind posibilă. Totuși, pentru a verifica omogenitatea arboretelor cuprinse în suprafețele de supraveghere intensivă existente (din cadrul rețelei standard) și cele din suprafețe extinse, s-a procedat la utilizarea carotelor de creștere radială prelevate și reprezentative la nivelul SESI-urilor pentru determinarea creșterii în volum a arborilor din SSI-uri, aplicând același procedeu bazat pe o singură inventariere (efectuată în anul 2012) și probe de creștere radială extrase de la arbori reprezentativi.

Tabelul 5.13

Media creșterilor anuale în volum în cadrul celor două tipuri de suprafețe de supraveghere intensivă

(SSI și SESI)

Mean annual volume growth in standard and extended level II monitoring plots (SSI and SESI)

Astfel, mediile creșterilor anuale în volum (Tabelul 5.13) diferă în cazul celor două tipuri de suprafețe de supraveghere intensivă de la 0,7 m3an-1ha-1 în cazul arboretelor ( SESI si SSI) de la Ploiești – stejar, la 2,5 m3an-1ha-1 în cazul arboretelor (SESI si SSI) Sinaia – fag, ceea ce confirmă faptul că cele două tipuri de arborete din rețeaua standard și respectiv, extinsă nu sunt estimații ale aceleiași populații.

Starea de sănătate a arborilor și arboretelor din cadrul suprafețelor de monitorizare forestieră intensivă

Trees and stand health status in intensive forest monitoring plots

Pe baza informațiilor obținute cu ocazia evaluării anuale, în perioada 2012 – 2014, a stării de sănătate a arborilor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere intensive existente (SSI) și a celor din cadrul rețelei extinse (SESI) s-a observat că proporția arborilor vătămați (clasele de defoliere 2-4) a înregistrat valori diferite de la un an la altul în fiecare din arboretele analizate (Tab 5.14). S-a constatat, de asemenea, că între SSI-uri și SESI-urile, corespunzătoare fiecăruia dinrte ecosistemele forestiere reprezentative cercetate, valorile procentului arborilor vătămați diferă între ele până la 31 procente (Rarău-molid). Diferențele relativ mari, în unele cazuri, dintre rezultatele obținute la nivelul SSI-urilor față de cele obținute în arboretele din suprafețele extinse, pot fi explicate prin existența unui număr redus de arbori evaluați, situație în care migrarea unui număr chiar mic de arbori dintr-o clasă superioară de defoliere în alta inferioară, de la un an la altul, poate conduce și din punct de vedere matematic la valori ale procentului de arbori vătămați (clasele de defoliere 2-4) respectiv sănătoși (clasele de defoliere 0-1) modificate semnificativ. Aceste informații prezintă totodată o deosebită importanță în analiza integrată, inter- și transdisciplinară la nivelul arboretelor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere și corelarea caracteristicilor arborilor și factorilor biotici și abiotici, în vederea analizei stării ecosistemelor forestiere cercetate.

Totuși, deoarece suprafețele extinse de supraveghere beneficiază de un număr mai mare de arbori evaluați, rezultatele privind starea de sănătate la nivel de arboret sunt evident mai relevante. Astfel, analizând aceste rezultate, cel mai puțin afectate arborete sunt cele din cadrul SESI Sinaia – fag cu 1,2-1,8 % din arbori vătămați în perioada 2012-2014, urmat de SESI Stâna de Vale – molid cu 1,2-3,6% din arbori vătămați și de arboretul din cuprinsul SESI Predeal – molid cu 1,7-3,8% din arbori vătămați. Cele mai afectate arborete au fost cele cuprinse în SESI Videle – gârniță (0,0 – 12,6% din arbori vătămați), în SESI Mihaești-gorun cu 1,9-8,0% din arbori situați în categoria celor vătămați și în SESI Rarău – molid cu un procent al arborilor vătămați de 2,4-5,4%.

Tabelul 5.14

Starea de sănătate a arboretelor (SSI și SESI) din rețeaua de supraveghere intensivă (nivel II) în perioada anilor 2012-2014

Health status of SSI and SESI stands in the intensive monitoring network (level II) during 2012-2014 period

Pe baza valorilor medii ale procentului de defoliere al arborilor la nivelul arboretului (atât la nivelul SSI-urilor cât și al SESI-urilor corespunzătoare), se constată că acestea diferă mai puțin între ele în perioada analizată, (până la 21 procente) decât proporția arborilor vătămați (cu defolierea coroanei mai mare de 25%) (Tabelul 5.15). Diferențe mai mari ale valorilor medii ale procentului de defoliere al arborilor la nivel de arboret (SSI și SESI) au fost înregistrate în arboretele din locațiile Videle-gârniță (5,3 procente în anul 2012 și 16,7 în anul 2013), Stefănești – stejar (5,6 și 8,4 procente în anii 2013 și respectiv 2014), dar și Rarău – molid (20,5 procente în anul 2012, 16,6 procente în 2013 și13,4 procente în anul 2014).

Tabelul 5.15

Valorile medii ale procentului de defoliere al arborilor din cadrul suprafețelor existente standard (SSI) și extinse (SESI) de monitorizare forestieră intensivă (nivel II) în perioada anilor 2012-2014.

Mean values of crown defoliation percent of trees in standard (SSI) and extended (SESI) intensive monitoring plots (level II) during 2012-2014 period

Compararea valorilor medii ale procentului de defoliere al arborilor pe categorii de diametre, din cuprinsul SSI-urilor și al SESI-urilor corespunzătoare locațiilor din rețeaua de supraveghere intensivă, la nivelul anului 2012 s-a realizat apelând la testul t Student (Tabelul 5.16). Analizând valorile experimentale ale statisticii t , pentru fiecare caz în parte, la un nivel de semnificație α=0,05 se observă în cazul arboretelor situate în locațiile Videle – gârniță și Rarău – molid, că acestea sunt mai mari decât cele teoretice, ceea ce conduce la ideea că cele două tipuri de suprafețe (SSI și SESI) diferă semnificativ între ele, în raport cu procentul mediu de defoliere al coroanelor arborilor componenți Acest fapt este confirmat și de diferențele mai mari de 10 procente dintre valorile medii ale defolierii la nivelul SSI-urilor și SESI-urilor corespunzătoare acestor locații (Tabelul 5.15), dar și de diferențele mai mari de 20 procente dintre valorile corespunzătoare propoției arborilor vătămați (Tabelul 5.14). Deci cele două arborete nu sunt estimații ale aceleiași populații statistice din punct de vedere al stării de sănătate a arborilor. În restul situațiilor (texp < t0,05), între arboretele corespunzătoare fiecărei locații nu există diferențe semnificative din punct de vedere al procentului mediu de defoliere al coroanelor pe categorii de diametre, deci cele două arborete (SSI și SESI) pot reprezenta aceeași populație.

Deci, nu în toate cazurile arboretele din cadrul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă pot fi reprezentative pentru cele cuprinse în SSI-uri și nici invers, din punct de vedere al stării de sănătate, exprimată prin procentul mediu de defoliere al arborilor componenți.

Tabelul 5.16

Compararea valorilor procentului mediu de defoliere al arboretelor cercetate (SESI și SSI), la nivelul anului 2012 cu ajutorul testului Student (t).

Comparison between mean crown defoliation percent assessed in researched stands (SSI and SESI) in 2012, using t test

Pentru cunoașterea și analiza tendinței de evoluție a stării de sănătate a arborilor după procentul de defoliere al arborilor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere intensivă existente în rețeaua standard (Nivelul II), s-a efectuat o analiză a dinamicii defolierii atât pentru întreaga perioadă (1991 – 2011) cât și pentru perioade mai scurte din cuprinsul acesteia (1991 – 1996 și respctiv, 1996 – 2011). Această analiză vine să verifice și, în același timp, să fundamenteze ipotezele emise anterior în această privință (Badea, 1999; Badea et al., 2004), bazate pe primele rezultate (1991 – 1996) privind dinamica stării de sănătate a arborilor din ecosistemele forestiere reprezentative, selectate pentru supravegherea intensivă în țara noastră (Nivelul II).

Astfel, valorile estimate ale defolierii coroanelor arborilor din specia principală la nivelul anilor 1991, 1996 și 2011, la nivelul fiecărei SSI, au fost exprimate în mod succesiv pentru perioadele amintite, utilizând relațiile de forma:

Def96 = f (Def91); Def11 = f (Def96) și Def11 = f (Def91) (5.1)

Distribuțiile valorilor experimentale astfel obținute au fost ajustate cu ajutorul unor drepte de regresie, de forma :

Def96 = a1 +b1 * Def91 (5.2)

Def11 = a2 +b2 * Def96 (5.3)

Def11 = a3 +b3 * Def91 (5.4)

unde, Def91, Def96, Def11 reprezintă procentul de defoliere al coroanelor arborilor din specia principală în anii 1991, 1996 și 2011, iar a1, b1, a2, b2, a3, b3, reprezintă coeficienți ai dreptei de regresie (Tabelul 5.17).

Dacă în anii de la începutul și sfârșitul perioadei de analiză valorile procentului de defoliere ale fiecărui arbore ar fi identice, ecuațiile dreptelor de regresie ar fi de forma:

Def96 = Def91; Def11 = Def96 și Def11 = Def91, iar coeficientul unghiular în acest caz ipotetic, ar avea valoarea 1.

Starea de sănătate a arborilor, după defolierea coroanei, se modifică cu atât mai mult cu cât mărimea unghiului dintre cele două drepte (cea ipotetică și cea reală) este mai mare (figurile 5.22 și 5.23). Când cele două drepte se intersectează, iar abscisa punctului de intersecție este mai mare decât procentul de defoliere înregistrat la începutul perioadei de analiză (1991 sau 1996) starea de sănătate a arborilor înregistrează o evidentă însănătoșire (figurile 5.22. a, 5.24. a; 5.25.b, 5.29. a, 5.30., 5.31. a, 5.32. și 5.27. a, b).

În situațiile în care dreptele de regresie reale (experimentale) se situează complet sub cele ipotetice (figurile.5.22. b, 5.23. b, c, 5.24. b, c, 5.25. c, 5.28. c, 5.29. b și 5.33. c), sau au aproximativ aceeași origine cu acestea și un coeficient unghiular mai mic (figurile 5.23. a, 5.24. b, 5.25. b, 5.26. a, b, c, 5.27. b, c, 5.28. b, 5.29. c, 5.31. b, c, 5.32. b, c și 5.33. a, b) majoritatea arborilor prezintă o stare de sănătate semnificativ mai bună, procentul de defoliere al coroanei înregistrând valori semnificativ mai reduse la sfârșitul perioadei de analiză (1996, 2011) față de începutul acesteia (1991, 1996). Cu cât abscisa punctului de intersecție al celor două drepte se situează către limita superioară a domeniului de definiție cu atât numărul arborilor care și-au îmbunătățit starea de sănătate este mai redus (figurile 5.22. a și 5.30. a).

Tabelul 5.17

Valorile coeficienților de regresie a1, b1, a2, b2, a3, b3, corespunzători dreptelor de regresie de forma

Regression coefficients for equation

Când abscisa punctului de intersecție se situează aproximativ la jumătatea intervalului de definiție, numărul arborilor a căror stare de sănătate s-a îmbunătățit în decursul perioadei de analiză este aproximativ egal cu cel al arborilor care au înregistrat o deteriorare a stării coroanelor din punct de vedere al defolierii acesteia (figurile 5.27. a, 5.29. a și 5.31. a). În situațiile în care coeficienții unghiulari ai dreptelor experimentale au valori mai mari decât 1, semnificația cazurilor identificate și analizate este opusă.

Urmărind în dinamică, pe perioade incluse în intervalul de analiză (1991 – 2011) a stării de sănătate a arborilor și arboretelor din cadrul suprafețelor de supraveghere intensivă din rețeaua standard (Nivelul II), se constată în toate cazurile o îmbunătățire progresivă a stării de sănătate definită prin procentul de defoliere a coroanei arborilor, cu o intensitate pronunțată la Sinaia – fag (Fig.5.28), Predeal – molid (Fig.5.29), Mihăești – gorun (Fig.5.33), Giurgiu – cer (Fig.5.22), Videle – cer (Fig.5.23), Videle – gârniță (Fig.5.24), Ploiești – stejar (Fig.5.26), Câmpina – gorun (Fig.5.27).

O intensitate mai redusă a redresării stării de sănătate a arborilor componenți a înregistrat arboretul din cadrul SSI Rarău – molid (Fig.5.30) și Stâna de Vale – molid (Fig.5.32).

Acest proces de îmbunătățire mai intensă sau mai moderată a stării coroanelor arborilor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere intensivă în perioada 1991 – 2011 se datorează în principal, redresării condițiilor climatice la nivelul întregii țări, preponderent în regiunile de sud și sud-est, începând cu anul 1994 și mai ales în perioada 2001 – 2010 (Badea et al., 2013). O explicație cu pondere importantă poate fi și eliminarea din evaluările anuale a arborilor înregistrați ca morți (defolierea = 100%) și migrarea arborilor din poziții cenotice superioare în poziții inferioare, ca urmare a competiției, aceștia nefiind evaluați în caracterizarea stării de sănătate a arboretelor cercetate. Această tendință de îmbunătățire a stării de sănătate a arborilor a fost surprinsă și la nivel național în rețeaua sistematică de 4 x 4 km dar și în cea transnațională (16 x16 km) (Badea et al., 2013).

Pe baza informațiilor obținute prin studiul modelelor de analiză a dinamicii procesului de defoliere al arborilor, se poate afirma că dreptele de regresie și coeficienții acestora prezintă o importantă semnificație biologică, oferind informații asupra procentului de defoliere al arborilor la sfârșitul perioadei de analiză față de cele înregistrate la începutul perioadei.

Așadar, acest procedeu oferă informații cu caracter explicativ, privind dinamica stării de sănătate a arboretelor într-o anumită perioadă, pe baza mărimii unghiului dintre dreapta de regresie reală (experimentală) și cea ipotetică, după valoarea abscisei punctului de intersecție al acestei drepte în raport cu poziția lui în cadrul intervalului de definiție, și după valorile coeficienților dreptei de regresie, evidențiind totodată și ponderea arborilor a căror stare de sănătate s-a înrăutățit sau s-a redresat.

Fig.5.22. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Giurgiu – cer)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Giurgiu – cer)

Fig.5.23. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Videle – cer)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Videle – cer)

Fig.5.24. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-1996 (SSI Videle – garnita )

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Videle – garnita)

Fig.5.25. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Stefanesti – stejar)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Stefanesti – stejar)

Fig.5.26. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-1996 (SSI Ploiesti – stejar)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Ploiesti- stejar)

Fig.5.27. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Campina – gorun)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Campina – gorun)

Fig.5.28. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Sinaia – fag)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Sinaia – fag)

Fig.5.29. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Predeal – molid)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Predeal – molid)

Fig.5.30. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Rarau – molid)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Rarau – molid)

Fig.5.31. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Fundata – fag)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Fundata – fag)

Fig.5.32. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Stana de Vale – molid)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Stana de Vale – molid)

Fig.5.33. Variația procentului de defoliere al coroanelor arborilor în perioada 1991-2011 (SSI Mihaesti – gorun)

Variation of crown defoliation percent during 1991-2011 period (SSI Mihaesti – gorun)

CONCLUZII

CONCLUSIONS

Cercetările efectuate în scopul fundamentării și asigurării din punct de vedere dendrometric și auxologic, a funcționării și dezvoltării rețelei existente de supraveghere forestieră intensivă (nivelul II) contribuie în mod deosebit la actalizarea și dezvoltarea metodologiei specifice, cu referire specială la analiza și caracterizarea structurii și creșterii arboretelor și a influenței diferiților factori de stres asupra stării de sănătate a arborilor și creșterii acestora. Pe baza rezultatelor obținute cu ocazia cercetărilor desfășurate în scopul elaborării prezentei teze de doctorat, se pot desprinde următoarele concluzii:

Cu privire la structura arboretelor din cuprinsul suprafețelor extinse de supraveghere intensivă .

Adoptarea suprafețelor extinse de supraveghere intensivă cu mărimea de un hectar, comparativ cu cele din rețeaua existentă (standard) cu mărimea de 0,25 ha a făcut posibilă obtinerea unor colectivități de arbori măsurați, suficient de mari în cuprinsul acestora și asigurate statistic. Acestea permit analiza arboretelor selectate, din punct de vedere al structurii lor în raport cu diferite caracteristici biometrice. Parametrii statistici ai distribuțiilor numărului de arbori în raport cu diametrul lor sunt specifice atât arboretelor relativ echiene și echiene cât și celor relativ pluriene și pluriene.

Pentru ajustarea distribuțiilor experimentale ale numărului de arbori în raport cu diametrul lor, în majoritatea cazurilor s-au dovedit potrivite, cel puțin două sau în unele situații, chiar toate trei, funcțiile teoretice de frecvență Weibull, Gamma sau normală. În cazurile în care funcțiile teoretice de frecvență cunoscute nu s-au dovedit potrivite pentru ajustarea distribuțiilor experimentale, cele mai bune rezultate au oferit modelele teoretice mixte, bazate pe pe utilizarea unor funcții cu două componente, rezultate din mixtura a două funcții de tip Weibull și respectiv, a două funcții de tip Gamma. Deci, se poate apela la asemenea soluții în situațiile în care chiar dacă numărul de arbori este suficient de mare și statistic asigurat pentru caracterizarea structurii arboretului, aceasta este greu de surprins prin aplicarea unor modele teoretice cunoscute, așa cum este cazul arboretelor relativ pluriene și pluriene cu variabilitate ridicată sau arboretele destructurate, dar și al celor relativ echiene și echiene afectate de intervenții silviculturale executate necorespunzător. Efectul negativ al intervențiilor silvicuturale în astfel de arborete este surprins și prin analiza structurii în raport cu creșterea în diametru, care se îndepărtează de forma distribuției numărului de arbori în raport cu diametrul.

Pentru ajustarea distribuțiilor experimentale ale volumului în raport cu diametrul, cele mai eficiente s-au dovedit distribuțiile teoretice de tip Gamma și Beta. La nivelul categoriilor de diametre inferioare, variabilitatea volumelor este mai mare decât în cazul celor superioare, înregistrându-se astfel o reducere a valorilor coeficienților de variație de la categoriile de diametre inferioare spre cele superioare, arboretele respective urmând un mers normal în sensul atingerii maturității, arborii de mari dimensiuni având poziții consolidate în ceea ce privește creșterea și dezvoltarea lor.

În raport cu creșterea în volum, în majoritatea cazurilor, prin evidențierea unui număr relativ mare de arbori cu creșteri mici, se confirmă ipoteza conform căreia arborii de mari dimensiuni cu frecvență redusă, înregistrează creșteri în volum mari, chiar dacă acumulările în diametru sunt mai scăzute.Coeficienții de variație ai creșterii în volum pe categorii de diametre urmează aceeași tendință descrescătoare de la categoriile de diametre inferioare spre cele superioare, iar valorile medii la nivel de arboret sunt evident, foarte apropiate, dar mult diferite de la un arboret la altul în raport cu tipul de structură, starea acestora și condițiile de vegetație.

Cu privire la creșterea arborilor și arboretelor din suprafețele extinse de supraveghere forestieră intensivă (nivelul II)

Variabilitatea creșterii în diametru a arborilor, dar și a diametrului acestora diferă de la arboret la arboret și este influențată de specie, de vârsta arborilor, de reacția acestora la condițiile de vegetație și de acțiunea factorilor de stres. Creșterile radiale determinate pe perioada ultimilor 10 ani prezintă valori ale coeficienților de variație mai mari decât ai diametrelor, acestea fiind expresia variațiilor condițiilor de creștere și dezvoltare a arborilor în decursul perioadei ontogenetice, comparativ cu fluctuațiile majore de la un an la altul din ultima perioadă. Comparativ cu arboretele cuprinse în suprafețele de supraveghere intensivă existente (SSI), variabilitatea diametrelor arborilor din suprafețele extinse (SESI) este diferită cu excepția unui număr redus dintre acestea. Așadar, nu în toate situațiile, din punct de vedere al variabilității diametrelor arborilor componenți, cele două categorii de suprafețe de supraveghere intensivă (SSI și SESI) pot fi estimații ale aceleiași populații.

Seriile de creștere radială elaborate, evidențiază în general, în majoritatea cazurilor cercetate maxime și minime comune, înregistrate în anii extremi (negativi sau pozitivi). Pe această bază au fost identificați anii negativi extremi, cu creșteri minime ale inelelor anuale, precum și cei în care au existat condiții optime dezvoltării acestora și realizării unor valori mari ale creșterilor radiale. Valorile ridicate ale sensibilității medii a speciilor analizate (peste 0,4), ca reacție a arborilor la variabilitatea condițiilor de mediu, explică în mod fidel acțiunea schimbărilor climatice ce se manifestă cu o intensitate ridicată în partea de sud și sud-est a țării (cazul SESI – urilor Giurgiu-cer, Videle – cer, Videle – gârniță sau Ploiești – stejar). Condițiile climatice prielnice din zonele montane situate la altitudini mari, de peste 1000 de metri, explică valorile scăzute ale sensibiltății medii (aproximativ 0,20), înregistrate în arboretele cercetate de fag (Fundata – fag) și molid (Predeal – molid, Stâna de Vale – molid și Rarău – molid).

Indicii de creștere radială obținuți prin standardizarea seriilor dendrocronologice și grupați prin procedeul clasificării ierarhice, au perimis separarea evidentă a acestor serii de creștere radială elaborate pentru specia principală, și delimitarea acestora pe regiuni geografice diferite. Au fost dovedite astfel, similarități între arboretele cercetate, situate în zona de sud și sud-est a țării, în regiunea de podișuri și dealuri subcarpatice și în regiunea montană.

Corelațiile dintre parametrii climatici (precipitații și temperaturi) și indicii de creștere radială, diferă ca semnificație în raport cu specia și localizarea arboretelor cercetate, dar și perioada din an analizată, în raport cu formarea inelulului anual. O influență pozitivă semnificativă s-a dovedit a fi cantitatea de precipitații din toamna și iarna anului precedent formării inelului anual pentru speciile de cvercinee situate în sudul și sud-estul țării, și din timpul sezonului de vegetație (aprilie – iulie) la gorun. Corelații mai slabe cu precipitațiile și temperaturile din lunile noiembrie-decembrie ale anului precedent formării inelului anual au fost evidențiate la molid.

Regimul termic, în majoritatea cazurilor analizate s-a dovedit un factor negativ în procesul de formare și de dezvoltare a inelului anual, fapt ce poate fi pus pe seama procesului intens de evapotranspirație și de lipsa precipitațiilor din timpul sezonului de vegetație. Corelații pozitive în ceea ce privește regimul termic au rezultat în cazul stejarului pedunculat și al gorunului în perioada noiembrie – ianuarie, confirmând astfel corelația semnificativă a indicilor de creștere ai stejarului cu temperaturile din luna decembrie. Regimul termic s-a dovedit a fi destul de benefic în cazul molidului, temperaturile din lunile octombrie – decembrie, influențând pozitiv procesul de formare a inelului anual. Influențe pozitive, slab semnificative, s-au evidențiat la fag, manifestate în principal de temperaturile din perioada de început a sezonului de vegetație.

Analiza seriilor de indici de creștere cu variația valorilor medii ale temperaturilor anuale precum și cu cantitățile de precipitații anuale corespunzătoare anului precedent și celui de formare a inelului anual, a evidențiat o suprapunere aproape identică a variației indicilor anuali de creștere, cu variația parametrilor climatici corespunzătoare anilor sau perioadelor din ani cu influență semnificativ pozitivă (precipitații, temperaturi) sau negativă (numai în cazul temperaturii)

Analiza variației creșterii radiale cu ajutorul dendroauxografelor cu înregistrare continuă a facut posibilă identificarea cu precizie a momentelor esențiale din procesul de formare a inelului anual pentru principalele specii din arboretele cercetate. A fost identificat astfel, începutul formării lemnului timpuriu, dinamica intensității ritmului de creștere în timpul sezonului de vegetație, formarea lemnului târziu și sfârșitul sezonului de creștere. Înregistrările variației diametrelor arborilor pe benzi dendrometrice cu citire permanentă privind evidențierea cu o precizie mai redusă a începutului formării inelului anual, a perioadei și ritmului accelerat de creștere în prima parte a sezonului de vegetație, au fost confirmate de informațiile oferite de dendroauxografele electronice, cu înregistrare continuă.

Variația descrescătoare, de-a lungul unor drepte sau curbe exponențiale, a creșterii în volum în raport cu starea de sănătate a arborilor, scot în evidență influența procentului de defoliere al coroanei asupra creșterii în volum, confirmându-se astfel faptul că defolierea coroanei explică o mare parte din variația creșterii în volum, ca indicator sintetic de evaluare a stării sănătate a arborilor și arboretelor.

Rezultatele privind pierderile de crestere în volum înregistrate la nivelul arboretelor cercetate de arborii vătămați în raport cu cei sănătoși contribuie în mod deosebit la perfecționarea, dezvoltarea și fundamentarea celor obținute până în prezent în cadrul SSI-urilor existente la nivelul II de supraveghere și în celelalte rețele de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere (LTER). Diferențele existente între rezultatele obținute la nivelul SESI-urilor și cele din cadrul SSI-urilor se explică prin metodele diferite de stabilire a mediilor creșterilor anuale, pentru suprafețele de cercetare comparate în cadrul lucrărilor tezei de doctorat, nefiind posibilă aplicarea în ambele cazuri a metodei inventarierilor succesive. Totuși și prin aplicarea metodei bazate pe o singură inventariere și probe de creștere radială pentru arboretele din suprafețele de supraveghere standard (SSI), valorile medii ale creșterilor anuale sunt diferite între cele două tipuri de arborete, ceea ce conduce la ipoteza potrivit căreia arboretele din cadrul SSI-urilor și respectiv cele din cadrul SESI-urilor nu pot fi considerate ca făcând parte din aceeași populație generală.

Cu privire la starea de sănătate a arboretelor din rețeaua de supraveghere intensivă nivelul II

Migrarea arborilor din clase de defoliere superioare (defolierea coroanei sub 25%) în clase de defoliere inferioare este mai intensă decât în sens invers. Procentul arborilor vătămați se modifică semnificativ odată cu trecerea unui număr destul de redus de arbori în clasa celor moderat vătămați, valorile acestora fiind puternic influențate de numărul mic de arbori evaluați la nivelul SSI-urilor și chiar al SESI-urilor. Așa se poate explica faptul că în majoritatea cazurilor nu există diferențe semnificative din punct de vedere al procentului de vătămare al arborilor între cele două arborete cercetate la nivelul fiecărei locații.

Rezultatele privind migrarea arborilor pe o perioadă lungă de timp în diferite clase de vătămare, din punct de vedere al defolierii coroanei, constituie premisele unor modele de prognoză a dinamicii stării pădurilor. Astfel, dinamica procentului de defoliere al arborilor la un moment dat, în raport cu anul inițial al perioadei analizate, oferă informații expeditive referitoare la intensitatea și sensul de evoluție a stării de sănătate per ansanblul arboretului, cât și asupra ponderii arborilor în diferite clase de vătămare și sensul migrării acestora.

*

* *

Suprafețele extinse de supraveghere intensivă datorită mărimii lor, comparativ cu cele existente care au suprafața de patru ori mai mică, și numărului suficient de mare de arbori inventariați în cuprinsul acestora, au permis din punct de vedere statistic analiza și caracterizarea structurii arboretelor selectate în rețeaua de monitorizare forestieră intensivă (nivel II). Din punct de vedere al variabilității diametrului arborilor componenți, al mediilor creșterilor anuale în volum la hectar dar și al pierderilor de creștere cauzate de procesul de vătămare al arborilor, cele două categorii de suprafețe de supraveghere (existente – SSI și extinse – SESI) reprezintă arborete ce aparțin unor populații statistice diferite, chiar dacă în majoritatea cazurilor, din punct de vedere al stării de sănătate diferențele sunt nesemnificative între mediile procentului de defoliere al arborilor componenți.

În aceste condiții, seriile de date multianuale obținute în sistemul de monitorizare intensivă a principalelor ecosisteme forestiere din țara noastră în arboretele din cuprinsul suprafețelor de supraveghere existente (SSI) nu pot fi atribuite arboretelor din cadrul suprafețelor extinse (SESI), amplasate și analizate cu ocazia cercetărilor efectuate în cuprinsul tezei de doctorat, confirmându-se astfel rezultatele și concluziile la care s-a ajuns pe plan european și internațional. Aceste suprafețe permit atât extinderea rețelei la nivelul II de supraveghere forestieră din țara noastră, cât și posibilitatea din punct de vedere statistic, a dezvoltării investigațiilor științifice, deci a problematicii abordate la nivel ecosistemic.

CONTRIBUȚII ORIGINALE

ORIGINAL CONTRIBUTIONS

Rezultatele obținute în urma cercetărilor efectuate cu ocazia elaborării tezei de doctorat și concluziile formulate pe baza acestora au pus în evidență realizările și contribuțiile personale, cu caracter de originalitate, după cum urmează:

Analiza și caracterizarea, în premieră, a structurii arboretelor din cuprinsul rețelei de supraveghere forestieră intensivă (nivelul II), în raport cu principalele caracteristici biometrice ale acestora.

Utilizarea și aplicarea în mod corestpunzător, într-o etapă de început în țara noastră, a modelelor teoretice mixte bazate pe funcții cunoscute cu două componente, tip Weibull și Gamma pentru ajustarea distribuțiilor experimentale.

Evidențierea manifestării cu o intensitate ridicată a efectelor schimbărilor climatice, în partea de sud și sud-est a țării pe baza sensibilității medii a speciilor analizate și a anilor extremi (negativi sau pozitivi), identificați cu ajutorul seriilor de creștere radială elaborate.

Separarea seriilor de creștere radială elaborate și delimitarea acestora pe regiuni geografice diferite, pe baza grupării prin procedeul clasificării ierarhice a indicilor de creștere radială și evidențierea unor similitudini între arboretele cercetate situate în zona de sud și sud-est a țării, în regiunea de podișuri și dealuri subcarpatice și în regiunea montană.

Stabilirea influenței parametrilor climatici (precipitații și temperaturi) asupra indicilor de creștere radială în raport cu specia și localizarea arboretelor cercetate inclusiv cu perioada din an analizată, raportată la cea de formare a inelului anual.

Evidențierea, pentru arboretele cercetate a unei suprapuneri aproape identice a variației indicilor anuali de creștere radială cu variația parametrilor climatici corespunzători anilor sau perioadelor din ani cu influență semnificativ pozitivă sau negativă.

Identificarea cu precizie, în premieră, pentru speciile principale din suprafețele de supraveghere forestieră intensivă (nivelul II) a momentelor esențiale din procesul de formare a inelului anual (începutul formării lemnului timpuriu, dinamica intensității ritmului de creștere, formarea lemnului târziu și sfârșitul sezonului de creștere).

Îmbunătățirea și dezvoltarea rezultatelor existente în domeniul monitoringului auxologic prin evidențierea influenței defolierii coroanelor arborilor asupra creșterii în volum a acestora, respectiv a pierderilor de creștere în volum datorate procesului de vătămare.

Întărirea ipotezei potrivit căreia numărul redus de arbori evaluați la nivelul unei suprafețe de supraveghere intensivă, chiar în cazul în care aceasta are marimea de un hectar, nu oferă informații reprezentative asigurate statistic privind dinamica stării de sănătate a arboretului în ansamblu, de la un an la altul, în raport cu procentul arborilor vătămați (clasele de defoliere 2-4).

Caracterizarea pe baza unor modele specifice a intensității și sensului de evoluție a stării de sănătate a arboretelor din cuprinsul suprafețelor de supraveghere intensivă (nivelul II), atât pentru întreaga peroiadă cât și pentru perioade mai scurte din cuprinsul acesteia.

Fundamentarea științifică a ipotezei potrivit căreia seriile de date multianuale specifice rețelei existente de monitorizare forestieră intensivă nu pot fi atribuite suprafețelor de supraveghere extinse nou instalate, acestea urmând să fie integrate pentru a contribui la dezvoltarea problematicii abordate la nivel ecosistemic și la îmbunătățirea asigurării statistice a informațiilor științifice specifice.

BIBLIOGRAFIE

1. Alexe, A. și Milescu, I. (1983). Inventarierea padurilor. Bucuresti, Editura Ceres.

2. Alexe, A. (1984). Analiza sistemică a fenomenului de uscare a cvercineelor și cauzele acestuia. Rev. păd. 4: 23-34.

3. Badea, O. și Pătrășcoiu, N. (1993). Cercetări complexe privind evoluția ecosistemelor forestiere pe baza monitoringului intensiv inclusiv prognoza stării de sănătate a pădurilor. Referat științific final. ICAS București.

4. Badea, O. (1998). Fundamente dendrometrice si auxologice pentru monitoringul forestier. Suceava, “Stefan cel Mare” University.

5. Badea, O. (1999). The intensive monitoring network. Forest condition monitoring in Romania (1990-1996). Fontainbleau, Imprimerie ONF: 30-37.

6. Badea, O. și Tănase, M. (2004). Studiul creșterii arborilor și arboretelor în sistemul de supraveghere intensivă a ecosistemelor forestiere (Monitoring forestier nivel II). Anale ICAS, Seria I, Editura Tehnică Silvică: 179-204.

7. Badea, O., Tanase, M., Georgeta, J., Anisoara, L., Peiov, A., Uhlirova, H., Pajtik, J., Wawrzoniak, J. și Shparyk, Y. (2004). Forest health status in the Carpahian Mountains over the period 1997–2001. Environmental Pollution 130(1): 93-98.

8. Badea, O. și Neagu, S. (2007). Starea de sănătate a pădurilor din România în anul 2006, evaluată prin sistemul de monitoring forestier. Rev. păd. București: 11-17.

9. Badea, O. (2008). Manual privind metodologia de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere aflate sub acțiunea poluării atmosferice și modificărilor climatice. Bucharest, Editura Silvică.

10. Badea, O., Neagu, S., Iacob, C. și Iuncu, H. (2008). Inventarierea arborilor și determinarea creșterii acestora în cadrul suprafețelor de cercetare de lungă durată (SCDL). Manual privind metodologia de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere aflate sub acțiunea poluării atmosferice și modificărilor climatice. Badea, O. București, Editura Silvica: 21-34.

11. Badea, O., Neagu, S., Bytnerowicz, A., Silaghi, D., Barbu, I., Iacoban, C., Popescu, F., Andrei, M., Preda, E., Iacob, C., Dumitru, I., Iuncu, H., Vezeanu, C. și Huber, V. (2011). Long-term monitoring of air pollution effects on selected forest ecosystems in the Bucegi-Piatra Craiului and Retezat Mountains, southern Carpathians (Romania). iForest – Biogeosciences and Forestry 4(2): 12.

12. Badea, O., Neagu, Ș., Leca, Ș., Silaghi, D., Iacob, C., Guiman, G. și Teodosiu, M. (2011). Creșterea arborilor și arboretelor în sistemul de monitoring forestier. Revista Padurilor 126(3–4): 28-34.

13. Badea, O., Neagu, Ș., Marin, G., Dumitru, M., Calotă, C., Silaghi, D. și Leca, Ș. (2011). Crearea unei rețele Futmon la scară mare (16× 16 km) de evaluare a stării de sănătate a pădurilor (ICP) și de inventariere a resurselor forestiere (IFN). Revista Padurilor 126(3–4): 11-20.

14. Badea, O. (2013). Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative din Parcul Natural Bucegi. Bucharest, Editura Silvică.

15. Badea, O. și Neagu, S. (2013). Creșterea arborilor și arboretelor. Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative dein Parcul Natural Bucegi. Badea, O. Bucharest, Ed. Silvică: 61-72.

16. Badea, O., Silaghi, D., Neagu, S., Taut, I. și Leca, S. (2013). Forest Monitoring – Assessment, Analysis and Warning System for Forest Ecosystem Status.

17. Biondi, F. și Waikul, K. (2004). DENDROCLIM2002: A C++ program for statistical calibration of climate signals in tree-ring chronologies. Computers & Geosciences 30(3): 303-311.

18. Cook, B. D. și Krusic, P. J. (2006). ARSTAN 4.1_xp.

19. Cook, E. R. și Kairiukstis, L. A. (1990). Methods of Dendrochronology. Applications in the Environmental Sciences. Dordrecht, Kluwer Academic Publishers.

20. Cook, E. R., Holmes, R. L., Bosch, O. și Grissino, M. H. D. (1997). International tree-ring data bank program library.

21. de Vries, W., van der Salm, C., Reinds, G. J. și Erisman, J. W. (2007). Element fluxes through European forest ecosystems and their relationships with stand and site characteristics. Environmental Pollution 148(2): 501-513.

22. de Vries, W., Solberg, S., Dobbertin, M., Sterba, H., Laubhann, D., van Oijen, M., Evans, C., Gundersen, P., Kros, J., Wamelink, G. W. W., Reinds, G. J. și Sutton, M. A. (2009). The impact of nitrogen deposition on carbon sequestration by European forests and heathlands. Forest Ecology and Management 258(8): 1814-1823.

23. Delignette-Muller, M., Dutang, C., Pouillot, R. și Denis, J. B. (2014). Help to fit of a parametric distribution to non-censored or censored data.

24. Dissescu, R. (1977). Cercetari privind controlul marimii, structurii si productivitatii fondului de productie, in cadrul amenajamentului si pe plan national. Bucuresti, Redactia de propaganda agricola.

25. Eichhorn, J., Roskams, P., Ferretti, M., Mues, V., Szepesi, A. și Durrant, D. (2010). Visual Assessment of Crown Condition and Damaging Agents. Hamburg, UNECE ICP-Forests Programme Co-ordinating Centre.

26. Ferretti, M. (2013). Chapter 1 – Forest Monitoring: An Introduction. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 3-18.

27. Fritts, H. C. (1976). Chapter 1 – Dendrochronology and Dendroclimatology. Tree Rings and Climate. Fritts, H. C., Academic Press: 1-54.

28. Giurgiu, V. (1967). Studiul creșterilor la arborete. București, Editura Agro-Silvică.

29. Giurgiu, V. (1978). Conservarea pădurilor. București, Editura Ceres.

30. Giurgiu, V. (1979). Dendrometrie și auxologie forestieră. București, Editura Ceres.

31. Giurgiu, V. (1979). Forest dendrometry and auxology. Bucharest, Ceres.

32. Giurgiu, V. (1988). Amenajarea pădurilor cu funcții multiple. București, Editura Ceres.

33. Giurgiu, V. și Decei, I. (1997). Biometria arborilor din România – metode dendrometice. București, Editura Snagov.

34. Giurgiu, V., Decei, I. și Drăghiciu, D. (2004). Metode și tabele dendrometrice. Bucharest, Ed. Ceres.

35. Gorgoso Varela, J. J., Rojo Alboreca, A., Afif Khouri, E. și Barrio Anta, M. (2008). Modelling diameter distributions of birch (Betula alba L.) and pedunculate oak (Quercus robur L.) stands in northwest Spain with the beta distribution. Investigación agraria. Sistemas y recursos forestales 17(3): 271-281.

36. Hellawell, J. (1991). Development of a rationale for monitoring. Monitoring for Conservation and Ecology. Goldsmith, B., Springer Netherlands. 3: 1-14.

37. Holmes, R. L. (1983). Computer-assisted quality control in tree-ring dating and measurement. Tree-Ring Bulletin 43: 69-78.

38. Ianculescu, M. (1975). Aspecte metodologice privind determinarea pierderilor de creștere în diametru la arboretele poluate. Analele ICAS, Volumul 33 (1). București, Editura Silvică: 141-151.

39. Kilkki, P. și Paivinen, R. (1986). Weibull function in the estimation of the basal area DBH-distribution. Silva Fennica 20: 149-156.

40. Laubhann, D., Sterba, H., Reinds, G. J. și De Vries, W. (2009). The impact of atmospheric deposition and climate on forest growth in European monitoring plots: An individual tree growth model. Forest Ecology and Management 258(8): 1751-1761.

41. Leahu, I. (1994). Dendrometrie. București, Editura Didactică și Pedagogică.

42. Leahu, I. (2001). Amenajarea pădurilor. București, Ed. Didactică și Pedagogică.

43. Lebourgeois, F. (1997). Etude dendrochronologique des 102 peupplements de reseau. RENECOFOR, Imprimerie ONF, Fontainebleau.

44. Loewenstein, E. F., Johnson, P. S. și Garrett, H. E. (2000). Age and diameter structure of a managed uneven-aged oak forest. Canadian Journal of Forest Research 30(7): 1060-1070.

45. Lorenz, M. (2013). FutMon Scientific Report. Hamburg, Thunen Institute for World Forestry: 191.

46. Lorenz, M. și Fischer, R. (2013). Chapter 2 – Pan-European Forest Monitoring: An Overview. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 19-32.

47. Lovett, G. M., Burns, D. A., Driscoll, C. T., Jenkins, J. C., Mitchell, M. J., Rustad, L., Shanley, J. B., Likens, G. E. și Haeuber, R. (2007). Who needs environmental monitoring? Frontiers in Ecology and the Environment 5(5): 253-260.

48. Macdonald, P. D. M. și Du, J. (2004) Mixture distribution models. R package version 0.5-1.

49. Meijers, E. M. J. (1986). Defining confusions — Confusing definitions. Environmental Monitoring and Assessment 7(2): 157-159.

50. Michel, A., Seidling, W., Lorenz, M. și Becher, G. (2014). Forest Condition in Europe. 2013 Technical Report of ICP Forests. Braunschweig, Germania, Yhunei Institute of Forest Ecosystems.

51. Mitchell, T. D. și Jones, P. D. (2005). An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. International Journal of Climatology 25(6): 693-712.

52. Neagu, Ș., Badea, O., Chira, D., Nețoiu, C., Olenici, N., Silaghi, D. și Leca, Ș. (2011). Evaluarea stării de sănătate a pădurilor în rețeaua de supraveghere intensivă în anul 2009. Revista Padurilor 126(3–4): 21-27.

53. Palahí, M., Pukkala, T., Blasco, E. și Trasobares, A. (2007). Comparison of beta, Johnson’s SB, Weibull and truncated Weibull functions for modeling the diameter distribution of forest stands in Catalonia (north-east of Spain). European Journal of Forest Research 126(4): 563-571.

54. Pallardy, S. G. (2008). Chapter 11 – Absorption of Water and Ascent of Sap. Physiology of Woody Plants (Third Edition). Pallardy, S. G. San Diego, Academic Press: 287-323.

55. Pătrășcoiu, N. (1987). Integrarea sistemelor de supraveghere continuă a calității factorilor de mediu din fondul forestier cu sistemele de monitoring existente. Referat științific final, ICAS București.

56. Pătrășcoiu, N. (1990). Integrarea sistemului de supraveghere continuă a calității factorilor de mediu din fondul forestier și măsuri de gospodărire a pădurilor afectate. Referat științific final, ICAS București.

57. Pătrășcoiu, N. (1985). Elaborarea sistemului de supraveghere a calității factorilor de mediu din fondul forestier și măsuri de gospodărire a pădurilor. Referat științific final, ICAS București.

58. Pătrășcoiu, N. și Badea, O. (1990). Technical guidelines for forest health status assessment in Romania, ICAS.

59. Petritan, A. M., Biris, I. A., Merce, O., Turcu, D. O. și Petritan, I. C. (2012). Structure and diversity of a natural temperate sessile oak (Quercus petraea L.) – European Beech (Fagus sylvatica L.) forest. Forest Ecology and Management 280(0): 140-149.

60. Podlaski, R. (2006). Suitability of the selected statistical distributions for fitting diameter data in distinguished development stages and phases of near-natural mixed forests in the Świętokrzyski National Park (Poland). Forest Ecology and Management 236(2–3): 393-402.

61. Podlaski, R. și Zasada, M. (2008). Comparison of selected statistical distributions for modelling the diameter distributions in near-natural Abies–Fagus forests in the Świętokrzyski National Park (Poland). European Journal of Forest Research 127(6): 455-463.

62. Podlaski, R. (2010). Diversity of patch structure in Central European forests: are tree diameter distributions in near-natural multilayered Abies–Fagus stands heterogeneous? Ecological Research 25(3): 599-608.

63. Podlaski, R. și Roesch, F. A. (2014). Modelling diameter distributions of two-cohort forest stands with various proportions of dominant species: A two-component mixture model approach. Mathematical Biosciences 249(0): 60-74.

64. Ponette, Q., Ulrich, E. și Garnier, F. (1998). Essai de syntèse sur l’histoire des 102 peuplements du réseau. RENECOFOR, Imprimerie ONF, Fontainebleau.

65. Popa, I. (2004). Fundamente Metodologice și aplicații de dendrocronologie, Editura Tehnică Silvică.

66. Popa, I. și Sidor, C. (2011). Rețeaua națională de serii dendrocronologice – RODENDRONET – 1. Conifere. Editura Silvica

67. Popa, I., Leca, S., Craciunescu, A., Sidor, C. și Badea, O. (2013). Dendroclimatic Response Variability of Quercus species in the Romanian Intensive Forest Monitoring Network. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca 41(1): 326-332.

68. Popa, I. și Neagu, S. (2013). Monitorizarea stării ecosistemelor forestiere în rețelele pan-europeană (16 x 16 km), intensivă (nivel II) și auxologică. Referat științific parțial. ICAS București.

69. Popa, I. (2014). Monitorizarea stării ecosistemelor forestiere în rețelele pan-europeană (16 x 16 km), intensivă (nivel II) și auxologică. Raport științific parțial. ICAS București.

70. Popescu, F. și Badea, O. (2013). Inventarierea, evaluarea și analiza parametrilor de caracterizare a stării ecosistemelor forestiere. Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative din Parcul Natural Bucegi. Badea, O. Bucharest, Ed. Silvică: 40-56.

71. Pretzsch, H. (1997). Analysis and modeling of spatial stand structures. Methodological considerations based on mixed beech-larch stands in Lower Saxony. Forest Ecology and Management 97(3): 237-253.

72. Reynolds, M. R., Burk, T. E. și Huang, W.-C. (1988). Goodness-of-Fit Tests and Model Selection Procedures for Diameter Distribution Models. Forest Science 34(2): 373-399.

73. Rinntech (2005). TSAP User reference: 110.

74. Rucăreanu, N. și Leahu, I. (1982). Amenajarea pădurilor. București, Editura Ceres.

75. Sase, H., Carandang, W. M., Philip, E., Takahashi, M. și Yamashita, N. (2013). Chapter 3 – Forest and Related-Ecosystem Monitoring in Acid Deposition Monitoring Network in East Asia. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 33-48.

76. SCEP (1970). Man's impact of the global environment. Report of the Study of Critical Environmental Problems (SCEP) Cambridge, MS.

77. Seceleanu, I. (1981). Sistemul informatic al fondului forestier. ICAS București.

78. Sidor, C. (2011). Relația dintre climat și creșterea radială a arborilor din zona montană superioară. București, Editura Silvică.

79. Silaghi, D. (2013). Cercetări privind starea ecosistemelor forestiere din Parcul Național Retezat aflate sub acțiunea poluării atmosferice și a altor factori de stres, Universitatea "Transilvania" Brașov: 141

80. Stephens, M. A. (1979). Tests of Fit for the Logistic Distribution Based on the Empirical Distribution Function. Biometrika 66(3): 591-595.

81. Stevens Jr, D. L. (1994). Implementation of a national monitoring program. Journal of Environmental Management 42(1): 1-29.

82. Tkacz, B., Riitters, K. și Percy, K. E. (2013). Chapter 4 – Forest Monitoring Methods in the United States and Canada: An Overview. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 49-73.

83. UMS-GmbH (2005). http://www.ums-muc.de/en/products/dendrometers.html.

84. UN/ECE și ICP-Forests (1997). Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests Part II Visual assessment of crown condition. Hamburg.

85. UN/ECE (2005). 20 years of ICP Forest – Jubilee Brochure.

86. UN/ECE (2011). ICP Forest – Technical Report

87. Yoccoz, N. G., Nichols, J. D. și Boulinier, T. (2001). Monitoring of biological diversity in space and time. Trends in Ecology and Evolution 16(8): 446-453.

88. Zhang, L., Gove, J. H., Liu, C. și Leak, W. B. (2001). A finite mixture of two Weibull distributions for modeling the diameter distributions of rotated-sigmoid, uneven-aged stands. Canadian Journal of Forest Research 31(9): 1654-1659.

BIBLIOGRAFIE

1. Alexe, A. și Milescu, I. (1983). Inventarierea padurilor. Bucuresti, Editura Ceres.

2. Alexe, A. (1984). Analiza sistemică a fenomenului de uscare a cvercineelor și cauzele acestuia. Rev. păd. 4: 23-34.

3. Badea, O. și Pătrășcoiu, N. (1993). Cercetări complexe privind evoluția ecosistemelor forestiere pe baza monitoringului intensiv inclusiv prognoza stării de sănătate a pădurilor. Referat științific final. ICAS București.

4. Badea, O. (1998). Fundamente dendrometrice si auxologice pentru monitoringul forestier. Suceava, “Stefan cel Mare” University.

5. Badea, O. (1999). The intensive monitoring network. Forest condition monitoring in Romania (1990-1996). Fontainbleau, Imprimerie ONF: 30-37.

6. Badea, O. și Tănase, M. (2004). Studiul creșterii arborilor și arboretelor în sistemul de supraveghere intensivă a ecosistemelor forestiere (Monitoring forestier nivel II). Anale ICAS, Seria I, Editura Tehnică Silvică: 179-204.

7. Badea, O., Tanase, M., Georgeta, J., Anisoara, L., Peiov, A., Uhlirova, H., Pajtik, J., Wawrzoniak, J. și Shparyk, Y. (2004). Forest health status in the Carpahian Mountains over the period 1997–2001. Environmental Pollution 130(1): 93-98.

8. Badea, O. și Neagu, S. (2007). Starea de sănătate a pădurilor din România în anul 2006, evaluată prin sistemul de monitoring forestier. Rev. păd. București: 11-17.

9. Badea, O. (2008). Manual privind metodologia de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere aflate sub acțiunea poluării atmosferice și modificărilor climatice. Bucharest, Editura Silvică.

10. Badea, O., Neagu, S., Iacob, C. și Iuncu, H. (2008). Inventarierea arborilor și determinarea creșterii acestora în cadrul suprafețelor de cercetare de lungă durată (SCDL). Manual privind metodologia de supraveghere pe termen lung a stării ecosistemelor forestiere aflate sub acțiunea poluării atmosferice și modificărilor climatice. Badea, O. București, Editura Silvica: 21-34.

11. Badea, O., Neagu, S., Bytnerowicz, A., Silaghi, D., Barbu, I., Iacoban, C., Popescu, F., Andrei, M., Preda, E., Iacob, C., Dumitru, I., Iuncu, H., Vezeanu, C. și Huber, V. (2011). Long-term monitoring of air pollution effects on selected forest ecosystems in the Bucegi-Piatra Craiului and Retezat Mountains, southern Carpathians (Romania). iForest – Biogeosciences and Forestry 4(2): 12.

12. Badea, O., Neagu, Ș., Leca, Ș., Silaghi, D., Iacob, C., Guiman, G. și Teodosiu, M. (2011). Creșterea arborilor și arboretelor în sistemul de monitoring forestier. Revista Padurilor 126(3–4): 28-34.

13. Badea, O., Neagu, Ș., Marin, G., Dumitru, M., Calotă, C., Silaghi, D. și Leca, Ș. (2011). Crearea unei rețele Futmon la scară mare (16× 16 km) de evaluare a stării de sănătate a pădurilor (ICP) și de inventariere a resurselor forestiere (IFN). Revista Padurilor 126(3–4): 11-20.

14. Badea, O. (2013). Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative din Parcul Natural Bucegi. Bucharest, Editura Silvică.

15. Badea, O. și Neagu, S. (2013). Creșterea arborilor și arboretelor. Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative dein Parcul Natural Bucegi. Badea, O. Bucharest, Ed. Silvică: 61-72.

16. Badea, O., Silaghi, D., Neagu, S., Taut, I. și Leca, S. (2013). Forest Monitoring – Assessment, Analysis and Warning System for Forest Ecosystem Status.

17. Biondi, F. și Waikul, K. (2004). DENDROCLIM2002: A C++ program for statistical calibration of climate signals in tree-ring chronologies. Computers & Geosciences 30(3): 303-311.

18. Cook, B. D. și Krusic, P. J. (2006). ARSTAN 4.1_xp.

19. Cook, E. R. și Kairiukstis, L. A. (1990). Methods of Dendrochronology. Applications in the Environmental Sciences. Dordrecht, Kluwer Academic Publishers.

20. Cook, E. R., Holmes, R. L., Bosch, O. și Grissino, M. H. D. (1997). International tree-ring data bank program library.

21. de Vries, W., van der Salm, C., Reinds, G. J. și Erisman, J. W. (2007). Element fluxes through European forest ecosystems and their relationships with stand and site characteristics. Environmental Pollution 148(2): 501-513.

22. de Vries, W., Solberg, S., Dobbertin, M., Sterba, H., Laubhann, D., van Oijen, M., Evans, C., Gundersen, P., Kros, J., Wamelink, G. W. W., Reinds, G. J. și Sutton, M. A. (2009). The impact of nitrogen deposition on carbon sequestration by European forests and heathlands. Forest Ecology and Management 258(8): 1814-1823.

23. Delignette-Muller, M., Dutang, C., Pouillot, R. și Denis, J. B. (2014). Help to fit of a parametric distribution to non-censored or censored data.

24. Dissescu, R. (1977). Cercetari privind controlul marimii, structurii si productivitatii fondului de productie, in cadrul amenajamentului si pe plan national. Bucuresti, Redactia de propaganda agricola.

25. Eichhorn, J., Roskams, P., Ferretti, M., Mues, V., Szepesi, A. și Durrant, D. (2010). Visual Assessment of Crown Condition and Damaging Agents. Hamburg, UNECE ICP-Forests Programme Co-ordinating Centre.

26. Ferretti, M. (2013). Chapter 1 – Forest Monitoring: An Introduction. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 3-18.

27. Fritts, H. C. (1976). Chapter 1 – Dendrochronology and Dendroclimatology. Tree Rings and Climate. Fritts, H. C., Academic Press: 1-54.

28. Giurgiu, V. (1967). Studiul creșterilor la arborete. București, Editura Agro-Silvică.

29. Giurgiu, V. (1978). Conservarea pădurilor. București, Editura Ceres.

30. Giurgiu, V. (1979). Dendrometrie și auxologie forestieră. București, Editura Ceres.

31. Giurgiu, V. (1979). Forest dendrometry and auxology. Bucharest, Ceres.

32. Giurgiu, V. (1988). Amenajarea pădurilor cu funcții multiple. București, Editura Ceres.

33. Giurgiu, V. și Decei, I. (1997). Biometria arborilor din România – metode dendrometice. București, Editura Snagov.

34. Giurgiu, V., Decei, I. și Drăghiciu, D. (2004). Metode și tabele dendrometrice. Bucharest, Ed. Ceres.

35. Gorgoso Varela, J. J., Rojo Alboreca, A., Afif Khouri, E. și Barrio Anta, M. (2008). Modelling diameter distributions of birch (Betula alba L.) and pedunculate oak (Quercus robur L.) stands in northwest Spain with the beta distribution. Investigación agraria. Sistemas y recursos forestales 17(3): 271-281.

36. Hellawell, J. (1991). Development of a rationale for monitoring. Monitoring for Conservation and Ecology. Goldsmith, B., Springer Netherlands. 3: 1-14.

37. Holmes, R. L. (1983). Computer-assisted quality control in tree-ring dating and measurement. Tree-Ring Bulletin 43: 69-78.

38. Ianculescu, M. (1975). Aspecte metodologice privind determinarea pierderilor de creștere în diametru la arboretele poluate. Analele ICAS, Volumul 33 (1). București, Editura Silvică: 141-151.

39. Kilkki, P. și Paivinen, R. (1986). Weibull function in the estimation of the basal area DBH-distribution. Silva Fennica 20: 149-156.

40. Laubhann, D., Sterba, H., Reinds, G. J. și De Vries, W. (2009). The impact of atmospheric deposition and climate on forest growth in European monitoring plots: An individual tree growth model. Forest Ecology and Management 258(8): 1751-1761.

41. Leahu, I. (1994). Dendrometrie. București, Editura Didactică și Pedagogică.

42. Leahu, I. (2001). Amenajarea pădurilor. București, Ed. Didactică și Pedagogică.

43. Lebourgeois, F. (1997). Etude dendrochronologique des 102 peupplements de reseau. RENECOFOR, Imprimerie ONF, Fontainebleau.

44. Loewenstein, E. F., Johnson, P. S. și Garrett, H. E. (2000). Age and diameter structure of a managed uneven-aged oak forest. Canadian Journal of Forest Research 30(7): 1060-1070.

45. Lorenz, M. (2013). FutMon Scientific Report. Hamburg, Thunen Institute for World Forestry: 191.

46. Lorenz, M. și Fischer, R. (2013). Chapter 2 – Pan-European Forest Monitoring: An Overview. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 19-32.

47. Lovett, G. M., Burns, D. A., Driscoll, C. T., Jenkins, J. C., Mitchell, M. J., Rustad, L., Shanley, J. B., Likens, G. E. și Haeuber, R. (2007). Who needs environmental monitoring? Frontiers in Ecology and the Environment 5(5): 253-260.

48. Macdonald, P. D. M. și Du, J. (2004) Mixture distribution models. R package version 0.5-1.

49. Meijers, E. M. J. (1986). Defining confusions — Confusing definitions. Environmental Monitoring and Assessment 7(2): 157-159.

50. Michel, A., Seidling, W., Lorenz, M. și Becher, G. (2014). Forest Condition in Europe. 2013 Technical Report of ICP Forests. Braunschweig, Germania, Yhunei Institute of Forest Ecosystems.

51. Mitchell, T. D. și Jones, P. D. (2005). An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. International Journal of Climatology 25(6): 693-712.

52. Neagu, Ș., Badea, O., Chira, D., Nețoiu, C., Olenici, N., Silaghi, D. și Leca, Ș. (2011). Evaluarea stării de sănătate a pădurilor în rețeaua de supraveghere intensivă în anul 2009. Revista Padurilor 126(3–4): 21-27.

53. Palahí, M., Pukkala, T., Blasco, E. și Trasobares, A. (2007). Comparison of beta, Johnson’s SB, Weibull and truncated Weibull functions for modeling the diameter distribution of forest stands in Catalonia (north-east of Spain). European Journal of Forest Research 126(4): 563-571.

54. Pallardy, S. G. (2008). Chapter 11 – Absorption of Water and Ascent of Sap. Physiology of Woody Plants (Third Edition). Pallardy, S. G. San Diego, Academic Press: 287-323.

55. Pătrășcoiu, N. (1987). Integrarea sistemelor de supraveghere continuă a calității factorilor de mediu din fondul forestier cu sistemele de monitoring existente. Referat științific final, ICAS București.

56. Pătrășcoiu, N. (1990). Integrarea sistemului de supraveghere continuă a calității factorilor de mediu din fondul forestier și măsuri de gospodărire a pădurilor afectate. Referat științific final, ICAS București.

57. Pătrășcoiu, N. (1985). Elaborarea sistemului de supraveghere a calității factorilor de mediu din fondul forestier și măsuri de gospodărire a pădurilor. Referat științific final, ICAS București.

58. Pătrășcoiu, N. și Badea, O. (1990). Technical guidelines for forest health status assessment in Romania, ICAS.

59. Petritan, A. M., Biris, I. A., Merce, O., Turcu, D. O. și Petritan, I. C. (2012). Structure and diversity of a natural temperate sessile oak (Quercus petraea L.) – European Beech (Fagus sylvatica L.) forest. Forest Ecology and Management 280(0): 140-149.

60. Podlaski, R. (2006). Suitability of the selected statistical distributions for fitting diameter data in distinguished development stages and phases of near-natural mixed forests in the Świętokrzyski National Park (Poland). Forest Ecology and Management 236(2–3): 393-402.

61. Podlaski, R. și Zasada, M. (2008). Comparison of selected statistical distributions for modelling the diameter distributions in near-natural Abies–Fagus forests in the Świętokrzyski National Park (Poland). European Journal of Forest Research 127(6): 455-463.

62. Podlaski, R. (2010). Diversity of patch structure in Central European forests: are tree diameter distributions in near-natural multilayered Abies–Fagus stands heterogeneous? Ecological Research 25(3): 599-608.

63. Podlaski, R. și Roesch, F. A. (2014). Modelling diameter distributions of two-cohort forest stands with various proportions of dominant species: A two-component mixture model approach. Mathematical Biosciences 249(0): 60-74.

64. Ponette, Q., Ulrich, E. și Garnier, F. (1998). Essai de syntèse sur l’histoire des 102 peuplements du réseau. RENECOFOR, Imprimerie ONF, Fontainebleau.

65. Popa, I. (2004). Fundamente Metodologice și aplicații de dendrocronologie, Editura Tehnică Silvică.

66. Popa, I. și Sidor, C. (2011). Rețeaua națională de serii dendrocronologice – RODENDRONET – 1. Conifere. Editura Silvica

67. Popa, I., Leca, S., Craciunescu, A., Sidor, C. și Badea, O. (2013). Dendroclimatic Response Variability of Quercus species in the Romanian Intensive Forest Monitoring Network. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca 41(1): 326-332.

68. Popa, I. și Neagu, S. (2013). Monitorizarea stării ecosistemelor forestiere în rețelele pan-europeană (16 x 16 km), intensivă (nivel II) și auxologică. Referat științific parțial. ICAS București.

69. Popa, I. (2014). Monitorizarea stării ecosistemelor forestiere în rețelele pan-europeană (16 x 16 km), intensivă (nivel II) și auxologică. Raport științific parțial. ICAS București.

70. Popescu, F. și Badea, O. (2013). Inventarierea, evaluarea și analiza parametrilor de caracterizare a stării ecosistemelor forestiere. Cercetări ecologice pe termen lung în ecosisteme forestiere reprezentative din Parcul Natural Bucegi. Badea, O. Bucharest, Ed. Silvică: 40-56.

71. Pretzsch, H. (1997). Analysis and modeling of spatial stand structures. Methodological considerations based on mixed beech-larch stands in Lower Saxony. Forest Ecology and Management 97(3): 237-253.

72. Reynolds, M. R., Burk, T. E. și Huang, W.-C. (1988). Goodness-of-Fit Tests and Model Selection Procedures for Diameter Distribution Models. Forest Science 34(2): 373-399.

73. Rinntech (2005). TSAP User reference: 110.

74. Rucăreanu, N. și Leahu, I. (1982). Amenajarea pădurilor. București, Editura Ceres.

75. Sase, H., Carandang, W. M., Philip, E., Takahashi, M. și Yamashita, N. (2013). Chapter 3 – Forest and Related-Ecosystem Monitoring in Acid Deposition Monitoring Network in East Asia. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 33-48.

76. SCEP (1970). Man's impact of the global environment. Report of the Study of Critical Environmental Problems (SCEP) Cambridge, MS.

77. Seceleanu, I. (1981). Sistemul informatic al fondului forestier. ICAS București.

78. Sidor, C. (2011). Relația dintre climat și creșterea radială a arborilor din zona montană superioară. București, Editura Silvică.

79. Silaghi, D. (2013). Cercetări privind starea ecosistemelor forestiere din Parcul Național Retezat aflate sub acțiunea poluării atmosferice și a altor factori de stres, Universitatea "Transilvania" Brașov: 141

80. Stephens, M. A. (1979). Tests of Fit for the Logistic Distribution Based on the Empirical Distribution Function. Biometrika 66(3): 591-595.

81. Stevens Jr, D. L. (1994). Implementation of a national monitoring program. Journal of Environmental Management 42(1): 1-29.

82. Tkacz, B., Riitters, K. și Percy, K. E. (2013). Chapter 4 – Forest Monitoring Methods in the United States and Canada: An Overview. Developments in Environmental Science. Marco, F. și Richard, F., Elsevier. Volume 12: 49-73.

83. UMS-GmbH (2005). http://www.ums-muc.de/en/products/dendrometers.html.

84. UN/ECE și ICP-Forests (1997). Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests Part II Visual assessment of crown condition. Hamburg.

85. UN/ECE (2005). 20 years of ICP Forest – Jubilee Brochure.

86. UN/ECE (2011). ICP Forest – Technical Report

87. Yoccoz, N. G., Nichols, J. D. și Boulinier, T. (2001). Monitoring of biological diversity in space and time. Trends in Ecology and Evolution 16(8): 446-453.

88. Zhang, L., Gove, J. H., Liu, C. și Leak, W. B. (2001). A finite mixture of two Weibull distributions for modeling the diameter distributions of rotated-sigmoid, uneven-aged stands. Canadian Journal of Forest Research 31(9): 1654-1659.