1. |
2. |
3. Vplivi emisij iz termoelektrarne Šoštanj na smrekove gozdove v Šaleški doliniMarijan Kotar, Ivan Kolar, 1996, original scientific article Abstract: Raziskava obravnava smrekove gozdove, ki so pod neposrednim emisijskim vplivom termoelektrarne Šoštanj, in sicer tiste predele, kjer je bila povprečna osutost krošenj v letu 1988 od 26% - 60%. V 15 naključno izbranih ploskvah je povprečna osutost krošenj v letu 1994 ocenjena z 19,3% do 37,0%. Zaradi osutosti krošenj so zmanjšani širina branike, temeljnični prirastek in lesna proizvodnja. Tekoči volumenski prirastek se je zaradi osutosti krošenj vobdobju 1989 - 1993 zmanjšal za 11%, v obdobju 1984 - 1988 pa za 19% Keywords: tekoči volumenski prirastek, propadanje gozdov, onesnaženost ozračja Published in DiRROS: 23.08.2023; Views: 608; Downloads: 180
Full text (5,27 MB) |
4. Strokovno mnenje o potencialnih vplivih načrtovanih vetrnih elektrarn na Rogli - Gradišču in Treh Kraljih na izgubo gozdnih površin, lesne zaloge ter prirastkaAndreja Ferreira, Marko Kovač, Anže Martin Pintar, 2022, expertise, arbitration decision Keywords: gozdni sestoji, lesna zaloga, prirastek, predviden poseg, potencialni vplivi, vetrne elektrarne Published in DiRROS: 24.02.2022; Views: 1164; Downloads: 0 |
5. Opredelitev gozdov, nerazpoložljivih za oskrbo z lesom (FNAWS)Gal Kušar, Anže Martin Pintar, 2021, original scientific article Abstract: Analizirali smo izbrana merila (naklon in nadmorska višina gozdnih sestojev, prirastek, oddaljenost od gozdnih cest), ki lahko vplivajo na razpoložljivost gozdov za oskrbo z lesom v posameznih ekoloških regijah. Z izbranimi merili (naklon, nadmorska višina, prirastek, gozdni rezervati, prvo varstveno območje Triglavskega narodnega parka in varovalni gozdovi) smo predstavili štiri variante prostorskega informacijskega sloja FNAWS (gozdovi nerazpoložljivi za oskrbo z lesom). Po najstrožji varianti (najostrejša merila) smo med FNAWS uvrstil 6,8 % vseh gozdov, po najmilejši (najbolj ohlapna merila) pa kar 17,6 % vseh gozdov. Na podlagi izkušenj, pridobljenih pri izdelavi karte FNAWS, smo oblikovali dvostopenjski protokol (kabinet, teren) za uvrstitev trajnih vzorčnih ploskev Nacionalne gozdne inventure (NGI) med FAWS/FNAWS. Pri primerjavi obstoječe uvrstitve ploskev Monitoringa gozdov in gozdnih ekosistemov (MGGE) leta 2018 in NGI 2020 na terenu z narejenim slojem FNAWS smo ugotovili dobro ujemanje uvrstitve ploskev med negospodarjene (90 %). Keywords: merila, naklon, nadmorska višina, prirastek, gozdovi, razpoložljivi za oskrbo z lesom (FAWS), gozdovi, nerazpoložljivi za oskrbo z lesom (FNAWS), Nacionalna gozdna inventura Published in DiRROS: 18.12.2021; Views: 1325; Downloads: 400
Full text (580,82 KB) |
6. Priraščanje navadne smreke (Picea abies (L.) Karst.) in evropskega macesna (Larix decidua Mill.) na nekdanjih novinah v Koprivni v KaravankahJanez Golob, Tom Levanič, David Hladnik, 2021, original scientific article Abstract: Na podlagi meritev v obdobju 1962–2017 smo na raziskovalnih ploskvah na nekdanjih novinah v katastrski občini Koprivna izračunali debelinske, višinske in volumenske prirastke za najpomembnejši drevesni vrsti - smreko in macesen. Na raziskovalnih ploskvah, ki so bile prepuščene naravnemu razvoju, so srednjetemeljnični premeri manjši, število dreves pa večje od tistih v primerljivih gospodarskih gozdovih. V zadnjih tridesetih letih se je zaradi visokih sestojnih gostot zmanjšalo debelinsko priraščanje dreves smreke in macesna. Z dendrokronološko analizo smo ocenili vpliv klimatskih dejavnikov na priraščanje smreke in macesna. Na podlagi dendrokronološke analize smo ugotovili, da se leta z negativnim odzivom dreves v debelinskem prirastku od leta 1984 pojavljajo pogosteje. Keywords: raziskovalne ploskve, smreka, macesen, debelinski prirastek, volumenski prirastek, indeks gostote SDI, dendrokronološka analiza Published in DiRROS: 02.12.2021; Views: 3565; Downloads: 2092
Full text (1,27 MB) This document has many files! More... |
7. Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelkeAndrej Ficko, Vasilije Trifković, 2021, original scientific article Abstract: V prispevku na primeru jelke predstavljamo sedem regresijskih modelov za modeliranje priraščanja dreves s podatki periodičnih meritev na stalnih vzorčnih ploskvah. Poleg polinomske regresije, modela z dodanim šumom in mešanega linearnega modela, predstavljamo regresijo z naravnimi zlepki in tri modele z omejenimi odvisnimi spremenljivkami: truncated regression, tobit regression in grouped data regression. Modele lahko uporabimo, kadar se zaradi načina merjenja in zaokroževanja podatkov ter hierarhičnosti podatkov srečamo z rezanimi ali krnjenimi slučajnostnimi spremenljivkami, nezveznostjo odvisne spremenljivke in pristransko oceno prirastka. Pri pojasnitvi debelinskega priraščanja 21.013 jelk na 4.405 ploskvah v obdobju 1990–2014 v raznomernih gozdovih v dinarskih jelovo-bukovjih so vsi modeli pokazali podoben vpliv prsnega premera, sestojne temeljnice, temeljnice debelejših dreves, raznomernosti, nagiba, nadmorske višine in le manjše razlike v regresijskih koeficientih in merah prileganja. Največje povprečne napovedi prirastka daje tobit model, mešani model pa se najbolj prilega podatkom. V primerjavi z drugimi modeli model z zlepki kaže na počasnejše zmanjševanje prirastka zelo debelih jelk po kulminaciji prirastka. Keywords: prirastek, multipla regresija, statistične metode, tobit model, krnjenje, mešani modeli, jelka, modeli z omejenimi odvisnimi spremenljivkami, stalne vzorčne ploskve Published in DiRROS: 01.12.2021; Views: 3564; Downloads: 2021
Full text (2,97 MB) This document has many files! More... |
8. Debelinska rast in odziv duglazije (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) in smreke (Picea abies (L.) Karst.) na podnebje na produktivnem rastišču Pečovnika pri CeljuTom Levanič, Hana Štraus, 2021, original scientific article Abstract: Analizirali smo rast duglazije (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) in smreke (Picea abies (L.) Karst.) na produktivnem rastišču na Pečovniku pri Celju. Analizirane duglazije so bile nekoliko mlajše od smrek (67 proti 71 let) in so nekoliko bolje priraščale (4,57 mm proti 3,26 mm na leto). Podnebni odziv duglazije na produktivnem rastišču je bil zelo izrazit. Na debelinski prirastek so statistično značilno vplivale nadpovprečne temperature v februarju in marcu, ter nadpovprečne padavine v juliju. V primerjavi s smreko je podnebni odziv duglazije časovno stabilen in bistveno izrazitejši. Analiza značilnih let je pokazala, da so negativna značilna leta pri duglaziji vedno povezana z zelo hladnim vremenom v februarju in marcu, pozitivna pa z nadpovprečnimi temperaturami v istih dveh mesecih. Poletne padavine imajo pomembnejšo vlogo pri duglaziji le v zadnjih treh desetletjih, pred tem pa ne. To nakazuje, da na sicer zelo produktivnem rastišču nastaja potencialno pomanjkanje vode, kar lahko na dolgi rok, ob trendih podnebnih sprememb, vodi v sušni stres in slabšo rast duglazije. Keywords: podnebne spremembe, odziv na klimo, suša, debelinski prirastek, dendrokronologija Published in DiRROS: 29.10.2021; Views: 1286; Downloads: 416
Full text (537,74 KB) |
9. Stanje in spremembe slovenskih gozdov med letoma 2000 in 2018 : rezultati velikoprostorskega monitoringa gozdov in gozdnih ekosistemovMitja Skudnik, Andrej Grah, Matjaž Guček, David Hladnik, Jernej Jevšenak, Marko Kovač, Gal Kušar, Boštjan Mali, Anže Martin Pintar, Rok Pisek, Špela Planinšek, Aleš Poljanec, Primož Simončič, 2021, professional monograph Keywords: gozdovi, gozdarstvo, monitoring gozdov, Slovenija, stanje gozdov, zaloga lesa, lesna biomasa, odmrla biomasa, ogljik, posek, prirastek lesa, velikoprostorska gozdna inventura Published in DiRROS: 19.10.2021; Views: 3225; Downloads: 1686
Link to full text This document has many files! More... |
10. Stanje in spremembe slovenskih gozdov v zadnjih dveh desetletjih - rezultati velikoprostorskega monitoringa gozdovMitja Skudnik, Jernej Jevšenak, Aleš Poljanec, Gal Kušar, 2021, original scientific article Abstract: V prispevku so predstavljeni rezultati velikoprostorskega monitoringa gozdov in gozdnih ekosistemov (MGGE), ki je na sistematični mreži trajnih vzorčnih ploskev (4 km x 4 km) prek celotne Slovenije potekal v letih 2000, 2007, 2012 in 2018. Predstavljeni so osnovni znaki o stanju (lesna zaloga in volumen odmrlih lesnih kosov) in spremembah (prirastek, posek, volumen novih sušic) slovenskih gozdov. Lesna zaloga merskega drevja se je med letoma 2000 in 2012 povečala iz 299 na 334 m3 ha-1. V letu 2018 je bila ocena za povprečno lesno zalogo 330 m3 ha-1. Vzorčna napaka ocene lesne zaloge je znašala od 4 do 5 %. Med letoma 2012 in 2018 se je predvsem zmanjšala lesna zaloga iglavcev, in sicer iz 156 na 144 m3 ha-1. Poglavitni razlog je bil povečan posek, ki je bil posledica številnih ujm in gradacij podlubnikov. Tako se je povečal posek, in sicer iz 4,3 v obdobju 2007/12 na 6.3 m3 ha-1 leto v obdobju 2012/18. K povečanemu poseku večinski delež prispevajo iglavci. V zadnjem obdobju je bil bruto prirastek z vrastjo in prirastkom posekanih dreves ocenjen na 7,9 m3 ha-1 leto. Ocena volumna odmrlih lesnih kosov za leto 2018 je znašala 24 m3 ha-1. V prispevku je podrobno predstavljena tudi metodologija izračunov ocen povprečij na podlagi sistematičnega vzorčenja. Podatki MGGE so bili uporabljeni predvsem za potrebe mednarodnega poročanja o stanju in razvoju slovenskih gozdov ter v omejenem obsegu tudi za nacionalno poročanje o trajnostnem razvoju slovenskih gozdov. Prednost vzpostavljenega sistema je mednarodno usklajena metodologija popisa na sistematični mreži ploskev preko celotne države. Trenutni sistem ima tudi določene omejitve, in sicer malo vzorčnih ploskev, kar vodi v večjo vzorčno napako pri izračunih nekaterih dendrometrijskih kazalnikov. V letu 2020 smo sistem MGGE nadgradili v kontinuiran panelni sistem, katerega osnova bodo nove trajne vzorčne ploskve na neuravnani sistematični mreži gostote 2 km x 2 km, kar je dobro izhodišče za uvedbo Nacionalne gozdne inventure (NGI) v Sloveniji. Keywords: monitoring gozdov in gozdnih ekosistemov, lesna zaloga, prirastek, mortaliteta, odmrla biomasa, posek, sušice Published in DiRROS: 12.07.2021; Views: 1524; Downloads: 563
Full text (686,93 KB) |