Strokovni članek | Napovedi o zdravju gozdov, 2007
DOI: 10.20315/NZG.8 |
Trend sanitarnih sečenj zaradi žuželk za tri scenarije podnebnih sprememb
Nikica OGRIS*
Gozdarski inštitut Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana
*nikica.ogris@gozdis.si
Ključne besede: žuželke, sanitarna sečnja, model, napoved, prognoza, trend
Metoda dela
Izdelali smo projekcije pojavljanja sanitarnih sečenj zaradi žuželk do konca 21. stoletja za tri scenarije podnebnih sprememb. Metoda dela je opisana v Ogris (2007).
Zanesljivost regresijskih dreves merimo s korelacijskim koeficientom, klasifikacijskih dreves pa s koeficientom kapa. Korelacijski koeficient za model ocenjevanja sanitarnih sečenj zaradi žuželk r = 0,67.
Iz porezanega regresijskega drevesa za sanitarno sečnjo zaradi žuželk lahko ugotovimo, da je najodločilnejša spremenljivka s2_11, ki podaja količino sanitarne sečnje zaradi vseh vzrokov razen žuželk izraženo v deležu lesne zaloge celice modela. V isto kategorijo spadata še spremenljivki s306 in s305, ki izražata sanitarni posek zaradi žledu in snega; nahajata se v tretjem in četrtem nivoju regresijskega drevesa. Vse tri spremenljivke posredno opisujejo trofično kapaciteto gozda za žuželke. Na drugem mestu pomembnosti sta spremenljivki DV11 in ETP0, ki podajata delež smreke v celici modela in letno referenčno evapotranspiracijo. Znano je, da med žuželkami največ škode povzročajo podlubniki na smreki. Zato je verjetno odločilno, koliko je smreke v določenem območju, da nastanejo poškodbe zaradi podlubnikov. Poleg spremenljivke ETP0 se v porezanem regresijskem drevesu nahajajo še druge spremenljivke, ki so povezane s sušnim stresom, t. j. sušnost v juliju in avgustu (SUS78), količina padavin v juliju (PAD7), evapotranspiracija v juniju (ETP6), kvaziglobalno obsevanje v maju in juniju (KVG5, KVG6). Močna zasedenost spremenljivk v regresijskem drevesu, ki so povezane s sušnim stresom, nakazujejo, kako pomemben je sušni stres kot predpogoj za napad podlubnikov. V nižjih nivojih regresijskega drevesa se nahajajo spremenljivke: povprečni delež organske snovi v tleh (OS), delež kostanja (DV55), delež trepetlike (DV81), delež gozda v celici modela (GOZD). Vse slednje spremenljivke podrobneje odločajo, kateri linearni model se uporabi pri izračunu sanitarne sečnje zaradi žuželk.
V modelu za ocenjevanje sanitarne sečnje zaradi žuželk so zelo pomembne spremenljivke, ki podajajo drevesno sestavo. Kar 11 spremenljivk od najpomembnejših 20 je vezano na delež drevesne vrste v celici modela. Od teh je najpomembnejši delež smreke. To je razumljivo, saj je znano, da večino poškodb v sanitarni sečnji zaradi žuželk povzročajo smrekovi in jelovi podlubniki. Na drugem mestu pomembnosti so spremenljivke, ki opisujejo talne tipe. To lahko razložimo z zgodovinskim dejstvom, da je smreka bila pospeševana po celem območju Slovenije – tudi na neavtohtonih rastiščih. Eden najpomembnejših rastiščnih dejavnikov so talni tip. To dejstvo, da je ReliefF postavil talne tipe tako visoko v ranžirni vrsti, morda dokazuje, da je predpogoj za izločanje smreke in jelke zaradi podlubnikov na nekem območju prav talni tip, t. j. neustrezno rastišče. Med najpomembnejšimi 20. spremenljivkami v modelu za žuželke sta še količina dušika in fosforja v tleh.
Rezultati
Rezultati modela za ocenjevanje potencialnih sanitarnih sečenj zaradi žuželk nakazujejo na to, da se bo intenzivnost poškodb zaradi žuželk najbolj povečala v scenariju C, manj v scenariju B in najmanj v scenariju A podnebnih sprememb. V scenariju A je projekcija povečanje povprečnih potencialnih poškodb zaradi žuželk, in sicer za 0,025 % v lesni zalogi na 10 let oz. 3,2 % več poškodb na 10 let glede na povprečni podatek iz referenčnega obdobja 1995–2005. Po scenariju B se bo potencialni sanitarni posek zaradi žuželk povprečno povečeval za 4,1 %, po scenariju C pa za 7,9 % na 10 let glede na referenčno obdobje.
Zagon modela za ocenjevanje poškodb zaradi žuželk v scenariju A kaže zmanjševanje, pri scenarijih B in C pa večanje potencialno dovzetnih površin za poškodbe zaradi žuželk. Po scenariju C je trend večanja povprečno 150 km2 na 10 let, izraženo v indeksu povprečnih sprememb potencialnih površin je to 3,1 % na 10 let glede na površino, ki so jo žuželke prizadele v obdobju 1995–2005 (slika 1).
Na prvih dveh kartah iz prostorskega razporeda sanitarne sečnje zaradi žuželk v Sloveniji (slika 2) vidimo dejanski razpored sanitarne sečnje v obdobju 1995–2005 in kot ga napove model. Zato ju lahko uporabimo kot kazalec skladnosti. Iz primerjave prvih dveh kart lahko ugotovimo, da model dovolj dobro posnema dejanske razmere v naravi, morda nekoliko površinsko posplošuje, nekje precenjuje in drugje podcenjuje intenzivnost poškodb. Primerjava projekcije sanitarne sečnje zaradi žuželk za podnebne spremembe po scenariju B za obdobje 2031–2040 s prostorsko razporeditvijo sanitarnih sečenj zaradi žuželk v obdobju 1995–2005 (referenčno obdobje) pokaže precejšnje spremembe. Spremembe, ki se zgodijo že v prvem prikazanem obdobju, se v poznejših obdobjih 2061–2070 in 2091–2100 samo še stopnjujejo v nakazano smer iz prvega obravnavanega obdobja 2031–2040 (preglednica 1). Površina potencialnih sanitarnih sečenj zaradi žuželk se bo predvidoma najbolj povečala v GGO Slovenj Gradec, Tolmin, Nazarje in Postojna. V dveh GGO se bo površina s potencialno sanitarno sečnjo zaradi žuželk verjetno precej zmanjšala, t. j. v GGO Murska Sobota in Sežana. Iz prostorskega prikaza projekcij je mogoče ugotoviti, da se bodo potencialne poškodbe zaradi žuželk povečale na severu države in na splošno se bo verjetno intenzivnost potencialnih poškodb zaradi žuželk premaknila v smeri proti severu.
GGO | Površina | Sprememba površine (%) | ||
1995–2005 (km2) | obdobje 2031–2040 | obdobje 2061–2070 | obdobje 2091–2100 | |
Tolmin | 82 | 44 | 122 | 194 |
Bled | 253 | –77 | –28 | 36 |
Kranj | 413 | –16 | 28 | 46 |
Ljubljana | 1008 | –11 | –3 | 6 |
Postojna | 212 | 69 | 97 | 94 |
Kočevje | 586 | 4 | 13 | 8 |
Novo mesto | 647 | –23 | –19 | –13 |
Brežice | 268 | –38 | –9 | –17 |
Celje | 507 | –2 | 7 | 18 |
Nazarje | 165 | 105 | 147 | 159 |
Slovenj Gradec | 124 | 354 | 489 | 520 |
Maribor | 421 | –28 | –5 | 10 |
Murska Sobota | 127 | –83 | –94 | –94 |
Sežana | 32 | –75 | –69 | –66 |
Karte
Nekatare podatke s prognoze si lahko ogledamo na karti. |
Viri
Ogris N. 2007. Model zdravja gozdov v Sloveniji: doktorska disertacija. Ljubljana, [N. Ogris]: 138 str.Citiranje: Nikica OGRIS. 2007. Trend sanitarnih sečenj zaradi žuželk za tri scenarije podnebnih sprememb. Napovedi o zdravju gozdov, 2007. URL: https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=8. DOI: 10.20315/NZG.8
Št. ogledov: 264