ioan dutcĂ estimarea stocĂrii carbonului În
TRANSCRIPT
MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETĂRII, TINERETULUI ŞI SPORTULUI
UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRAŞOV
FACULTATEA DE SILVICULTURĂ ŞI EXPLOATĂRI FORESTIERE
Ioan DUTCĂ
ESTIMAREA STOCĂRII CARBONULUI ÎN PLANTAŢIILE TINERE DE MOLID INSTALATE PE TERENURI NEFORESTIERE DIN CARPAŢII ORIENTALI
ESTIMATION OF CARBON STORAGE IN YOUNG NORWAY SPRUCE
PLANTATIONS ESTABLISHED ON NON-FOREST LANDS FROM EASTERN CARPATHIANS
Rezumatul tezei de doctorat
Dissertation Summary
Conducător ştiinţific,
Prof.dr.ing. Ioan Vasile ABRUDAN
Braşov, 2011
MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETĂRII, TINERETULUI ŞI SPORTULUI UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRAŞOV
Braşov, B-dul Eroilor nr. 29, 500036, tel: 0040268413000, fax: 0040268410525 RECTORAT
D-nei/D-lui............................................................................................................................................
Vă aducem la cunoştinţă că în ziua de 30 mai 2011, ora 13:00, în sala SI2 a Facultăţii de Silvicultură şi
Exploatări Forestiere, va avea loc susţinerea publică a tezei de doctorat intitulată: ESTIMAREA
STOCĂRII CARBONULUI ÎN PLANTAŢIILE TINERE DE MOLID INSTALATE PE TERENURI
NEFORESTIERE DIN CARPAŢII ORIENTALI, elaborată de doctorand Ioan DUTCĂ, în vederea obţinerii
titlului ştiinţific de doctor în Domeniul Silvicultură.
COMISIA DE DOCTORAT numită prin
Ordinul Rectorului Universităţii Transilvania din Braşov Nr. 4547 din 04.04.2010
Preşedinte: Prof.dr.ing. Gheorghe SPÂRCHEZ
Prodecan – Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere
Universitatea Transilvania din Braşov
Conducător ştiinţific: Prof.dr.ing. Ioan Vasile ABRUDAN
Universitatea Transilvania din Braşov
Referenţi: Cercet.şt.gr.I, dr.ing. Iovu Adrian BIRIŞ
I.C.A.S. Bucureşti
Cercet.şt.gr.I, dr.ing. Radu VLAD
I.C.A.S. Câmpulung Moldovenesc
Conf.dr.ing. Dan Marian GUREAN
Universitatea Transilvania din Braşov
Vă invităm să participaţi la susţinerea publică a tezei de doctorat.
Eventualele aprecieri şi observaţii asupra conţinutului tezei pot fi trimise pe adresa Facultăţii de
Silvicultură şi Exploatări Forestiere, str. Şirul Beethoven, nr. 1, 500123, la numărul de fax: 0268415406
sau pe email: [email protected].
Vă mulţumim.
Cuprins i
CUPRINS
Rez
umat
Teză
Capitolul 1.
Capitolul 2.
2.1.2.2.2.3.
Capitolul 3.
3.1.3.1.1.3.1.2.3.1.3.
3.1.4.
3.2.3.3.
3.3.1.3.3.1.1.3.3.1.2.
3.3.2.3.4.
3.4.1.3.4.2.3.4.3.
3.5.3.5.1.3.5.2.
Capitolul 4.4.1.
4.1.1.4.1.2.4.1.3.
PREFAŢĂ...........................................................................................................................................................................
INTRODUCERE............................................................................................................................................................
SCOPUL ŞI OBIECTIVELE CERCETĂRILOR. LOCUL CERCETĂRILOR.................................................................................................................................... Scopul cercetărilor....................................................................................................................................................... Obiectivele cercetărilor............................................................................................................................................ Locul cercetărilor.......................................................................................................................................................... STADIUL ACTUAL AL CUNOŞTINŢELOR PRIVIND STOCAREA CARBONULUI PRIN ÎMPĂDURIREA PROPRIU-ZISĂ A TERENURILOR................ Stocarea carbonului în biomasă....................................................................................................................... Ciclul carbonului într-un ecosistem forestier.......................................................................................... Concentraţia carbonului în biomasa lemnoasă.................................................................................... Rolul pădurilor şi impactul schimbării utilizării terenurilor asupra stocării carbonului........................................................................................................................................................................... Dinamica stocării carbonului în biomasă prin împădurirea propriu-zisă a terenurilor............................................................................................................................................................................ Stocarea carbonului în sol.................................................................................................................................... Estimarea biomasei.................................................................................................................................................... Modalităţi de estimare a biomasei.................................................................................................................. Ecuaţiile alometrice.................................................................................................................................................... Factorul de expansiune a biomasei şi factorul de conversie şi expansiune a biomasei............................................................................................................................................................................... Eşantionarea arborilor în arboret şi a componentelor acestora............................................. Bonitatea staţiunii şi producţia de biomasă............................................................................................ Producţia arboretelor, ca indicator al bonităţii staţionale.............................................................. Pătura erbacee ca indicator al bonităţii staţiunii................................................................................. Elementele biotopului ca indicatori ai bonităţii staţiunii.................................................................. Molidul, specie importantă în stocarea carbonului............................................................................ Arealul şi cerinţele ecologice ale molidului în Romania............................................................... Împădurirea propriu-zisă a terenurilor din zona montană cu molid după 1990.......... METODA DE LUCRU..............................................................................................................................................
Culegerea datelor........................................................................................................................................................ Identificarea şi selectarea plantaţiilor........................................................................................................... Amplasarea suprafeţelor de probă şi materializarea lor pe teren.......................................... Măsurarea puieţilor din suprafaţa de probă şi determinarea dimensiunilor
1 3 5 5 5 6 9 9 9 10 111111 13 15 15 15 17171717
11
13
15151516
19191921
22
2428303031
343637373838404043
47474748
Cuprins ii
4.1.4.4.1.5.4.1.6.4.1.7.
4.2.4.2.1.4.2.2.4.2.3.
4.2.3.1.4.2.3.2.4.2.3.3.
4.2.4.4.2.5.
Capitolul 5.5.1.5.2.
5.2.1.
5.2.1.1.5.2.1.2.5.2.1.3.
5.2.1.3.1.
5.2.1.3.2.5.2.1.4.
5.2.1.4.1.5.2.1.4.2.
5.2.2.5.2.2.1.5.2.2.2.5.2.2.3.
5.3.5.3.1.5.3.2.5.3.3.
5.4.
5.5.
Capitolul 6.6.1.6.2.6.3.
puietului mediu..............................................................................................................................................................
Recoltarea biomasei.................................................................................................................................................. Recoltarea probelor de sol................................................................................................................................... Măsurarea şi uscarea părţilor componente ale puieţilor............................................................... Determinarea proprietăţilor solului................................................................................................................. Prelucrarea datelor..................................................................................................................................................... Elaborarea ecuaţiilor alometrice la nivel de individ........................................................................... Elaborarea ecuaţiilor alometrice la nivel de arboret......................................................................... Estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor............................................................................... Stratificarea plantaţiilor în funcţie de bonitatea staţiunilor pentru molid..........................
Stratificarea plantaţiilor în funclie de productivitatea acestora.................................................
Elaborarea ecuaţiilor de regresie pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor.................................................................................................................................................................................
Estimarea Factorului de Conversie şi Expansiune a Biomasei............................................... Estimarea carbonului şi a dioxidului de carbon stocat la nivel de individ şi arboret.................................................................................................................................................................................. REZULTATE ŞI DISCUŢII.................................................................................................................................... Consideraţii generale privind variabilitatea biomasei totale şi pe componente......... Estimarea biomasei cu ajutorul ecuaţiilor alometrice..................................................................... Elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei utilizând caracteristicile biometrice ale puieţilor........................................................................................................................................................................ Ecuaţiile alometrice ale biomasei totale la nivel de individ......................................................... Ecuaţiile alometrice ale biomasei componentelor la nivel de individ.................................. Elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei totale a puieţilor la nivel de arboret Determinarea biomasei puietului mediu şi a biomasei totale pe unitatea de suprafaţă.............................................................................................................................................................................. Ecuaţiile alometrice ale biomasei totale la nivel de arboret....................................................... Elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei componentelor la nivel de arboret.. Determinarea biomasei componentelor puieţilor pe unitatea de suprafaţă..................
Ecuaţiile alometrice ale biomasei componentelor la nivel de arboret................................ Estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor şi analiza relevanţei acesteia...... Separarea plantaţiilor pe categorii de bonitate a staţiunilor....................................................... Separarea plantaţiilor pe categorii de productivitate........................................................................ Ecuaţiile alometrice ale biomasei în funcţie de vârsta puieţilor şi analiza relevanţei acestora......................................................................................................................................................
Estimarea biomasei cu ajutorul factorului de conversie şi expansiune a biomasei Estimarea BCEF...........................................................................................................................................................
Estimarea volumului fusului................................................................................................................................. Estimarea densităţii lemnului din fus...........................................................................................................
Analiza comparativă a biomasei estimate cu ajutorul ecuaţiilor alometrice şi cea estimată cu ajutorul BCEF...................................................................................................................................
Estimarea carbonului stocat în plantaţiile studiate...........................................................................
CONCLUZII ŞI CONTRIBUŢII ORIGINALE........................................................................................... Concluzii.............................................................................................................................................................................. Contribuţii originale.....................................................................................................................................................
Recomandări practice..............................................................................................................................................
BIBLIOGRAFIE.............................................................................................................................................................
17181819 191921222222 2323 23 242425 25252830 3031333333353537 3840404344 4547 48485151 52
4850515253545457585858
6060
60
616164
64647484
8486909095
103103106 108112112118121
124128
129129132132
133
Contents iii
TABLE OF CONTENTS
Sum
mar
y
Thes
is
Chapter 1.
Chapter 2.
2.1.2.2.2.3.
Chapter 3.
3.1.
3.1.1.3.1.2.3.1.3.3.1.4.
3.2.3.3.
3.3.1.3.3.1.1.3.3.1.2.
3.3.2.3.4.
3.4.1.3.4.2.3.4.3.
3.5.3.5.1.3.5.2.
Chapter 4.4.1.
4.1.1.4.1.2.4.1.3.4.1.4.4.1.5.4.1.6.
FOREWORD....................................................................................................................................................................
INTRODUCTION..........................................................................................................................................................
RESEARCH AIM AND OBJECTIVES. LOCATION OF RESEARCH............................................................................................................................... Research aim................................................................................................................................................................... Research objectives................................................................................................................................................... Research location........................................................................................................................................................ LITERATURE REVIEW ON CARBON ACCUMULATION BY AFFORESTATION...................................................................................................................................................... Carbon storage in biomass................................................................................................................................... Carbon cycle in a forest ecosystem.............................................................................................................. Carbon content of biomass................................................................................................................................... The role of forests and the impact of land use change on carbon storage.................... Dynamics of carbon storage by afforestation........................................................................................ Carbon storage in soil............................................................................................................................................... Biomass estimation..................................................................................................................................................... Biomass estimation methods.............................................................................................................................. Allometric equations................................................................................................................................................... Biomass expansion factor and biomass conversion and expansion factor................... Sampling trees and biomass components............................................................................................... Site index and biomass production................................................................................................................ Stand productivity as an indicator of site index.................................................................................... Understory vegetation as an indicator of site index......................................................................... Site characteristics as indicators of site index....................................................................................... Norway spruce, an important species in carbon storage............................................................. The range and ecological requirements of Norway spruce in Romania.......................... Afforestation with Norway spruce in mountain area after 1990............................................. MATERIAL AND METHODS............................................................................................................................
Data collection................................................................................................................................................................ Identification and selection of plantations................................................................................................. Delimitation of sample plots................................................................................................................................ Tree measurement and calculation of mean tree dimensions.................................................
Collection of biomass samples.........................................................................................................................
Soil sampling.................................................................................................................................................................... Measurement of tree components..................................................................................................................
1 3 5 5 5 6 9 9 9 10 11111113 15 15 15 1717171717181819
11
13
15151516
19191921222428303031343637373838404043
4747474848505152
Contents iv
4.1.7.4.2.
4.2.1.4.2.2.4.2.3.
4.2.3.1.4.2.3.2.4.2.3.3.
4.2.4.4.2.5.
Chapter 5.5.1.5.2.
5.2.1.
5.2.1.1.5.2.1.2.5.2.1.3.
5.2.1.3.1.5.2.1.3.2.
5.2.1.4.5.2.1.4.1.5.2.1.4.2.
5.2.2.5.2.2.1.5.2.2.2.5.2.2.3.
5.3.5.3.1.5.3.2.5.3.3.
5.4.5.5.
Chapter 6.6.1.6.2.6.3.
Assessment of soil properties........................................................................................................................... Data analysis.................................................................................................................................................................. Elaboration of biomass allometric equations for a single tree……........................................... Elaboration of biomass allometric equations for a stand……..................................................... Biomass estimation by tree age....................................................................................................................... Plantation stratification by site index.............................................................................................................
Plantation stratification by productivity........................................................................................................
Biomass equations by tree age....................................................................................................................... Estimation of biomass conversion and expansion factor............................................................. Estimation of carbon and carbon dioxide stored at tree and stand level........................ RESULTS AND DISCUSSIONS...................................................................................................................... General considerations on biomass variability................................................................................... Biomass estimation using allometric equations................................................................................... Elaboration of biomass allometric equations using biometric characteristics of trees........................................................................................................................................................................................ Allometric equations for single tree total biomass.............................................................................. Allometric equations for single tree component biomass…………………...…............................. Allometric equations of total biomass at stand level....................................................................... Calculation of mean tree biomass and biomass per hectare.................................................... Elaboration of allometric equations for total biomass at stand level................................... Allometric equations of tree component biomass at stand level............................................ Tree component biomass per hectare......................................................................................................... Allometric equations of tree component biomass at stand level............................................ Biomass estimation by tree age and the analysis of its relevance....................................... Plantation stratification by site index............................................................................................................. Plantation stratification by productivity........................................................................................................ Biomass regression equations by tree age, and their relevance........................................... Biomass estimation using biomass conversion and expansion factor (BCEF).......... BCEF estimation…………………………………………………………………………………………………………………
Estimation of stem volume...................................................................................................................................
Estimation of stem wood density.....................................................................................................................
Comparative analysis of allometric equations and BCEF............................................................ Estimation of carbon stored in the investigated plantations......................................................
CONCLUSIONS AND ORIGINAL CONTRIBUTIONS................................................................... Conclusions......................................................................................................................................................................
Original contributions................................................................................................................................................
Recommendations for practice.........................................................................................................................
SELECTED LITERATURE..................................................................................................................................
191921222222232323 242425 25252830303133333335353738384043444547 48485151 52
53545457585858606060
616164
646474848486909095
103103106108112112118121124128
129129132132
133
Prefaţă 1
PREFAŢĂ
Schimbările climatice reprezintă unul dintre cele mai importante fenomene cu care se confruntă
omenirea la ora actuală, iar o soluţie viabilă de atenuare a acestora este reprezentată de reţinerea
dioxidului de carbon în vegetaţia forestieră. Cuantificarea carbonului stocat în ecosistemele forestiere
a devenit un subiect important odată cu intrarea în vigoare a protocolului de la Kyoto, iar pentru a
mări cantitatea de carbon stocată în aceste ecosisteme, un rol important îl au lucrările de împădurire.
Ideea acestei teme a plecat de la nevoile practice ale ţării noastre privind Inventarul Naţional al
Gazelor cu Efect de Seră şi face parte dintr-o iniţiativă a Institutului de Cercetări şi Amenajări Silvice
Bucureşti care împreună cu Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere din Braşov au propus şi
câştigat un proiect care a avut ca obiectiv elaborarea de ecuaţii pentru estimarea biomasei
principalelor specii folosite în lucrările de împădurire din ultimele decenii.
Pe această cale ţin să mulţumeasc tuturor celor care au contribuit, direct sau indirect, la conturarea şi
finalizarea acestei lucrări:
Îi mulţumesc în mod special conducătorului ştiinţific, domnului prof.dr.ing. Ioan Vasile Abrudan
pentru oportunitatea pe care mi-a oferit-o prin abordarea acestei teme, pentru încrederea pe care
mi-a acordat-o, precum şi pentru suportul ştiinţific şi moral oferit pe parcursul acestor ani. Îi
mulţumesc, de asemenea, pentru iniţierea în activitatea cercetare;
Mulţumesc domnului şef.lucr.dr.ing. Petru Tudor Stăncioiu pentru sfaturile competente oferite;
Mulţumesc, pentru sfaturile utile domnului cercetător ştiinţific dr.ing. Viorel Blujdea precum şi
următoarelor cadre didactice: prof.dr.ing. Filofteia Negruţiu, prof.dr.ing. Gheorghe Spârchez,
conf.dr.ing. Dan Gurean, şef.lucr.dr.ing. Adrian Indreica, dr.ing. Bogdan Candrea, conf.dr.ing.
Victor Păcurar, şef.lucr.dr.ing Marian Tudoran, prof.dr.ing. Dumitru Târziu şi prof.dr.ing. Ilie
Popescu. Mulţumesc, de asemenea, întregului colectiv al Catedrei de Silvicultură pentru
sugestiile oferite cu ocazia susţinerii tezei în şedinţa de catedră;
Mulţumesc domnilor dr.ing. Iovu Biriş şi dr.ing. Radu Vlad, care au acceptat invitaţia de a face
parte din comisia de doctorat;
Mulţumesc pentru ajutorul oferit, personalului silvic de la Ocoalele Silvice în care am indentificat
plantaţii instalate pe terenuri neforestiere, domnului Olari Mănăilă pentru sprijinul oferit la
colectarea puieţilor, precum şi studenţilor din Asociaţia OSS-SILVA;
Mulţumesc ANCS şi CNCSIS pentru finanţarea cercetărilor, prin proiectul P.N. II – Parteneriate
31.058 FORLUC “Modelarea stocarii carbonului in forme ecosistemice tranzitorii asociate
Prefaţă 2
schimbarii utilizarii terenurilor forestiere din România”, respectiv prin Bursa Doctorală de care am
beneficiat;
Mulţumesc recenzorilor anonimi care au revizuit cele patru articole publicate din domeniul tezei
de doctorat, dintre care unul în revistă cotată ISI şi trei în reviste/volume BDI;
Şi nu în ultimul rând le mulţumesc părinţilor mei, cărora le dedic acestă lucrare.
Autorul,
Capitolul 1. Introducere 3
Capitolul 1.
INTRODUCERE
În ultimii ani, odată cu conştientizarea ameninţărilor pe care le reprezintă schimbările climatice,
împădurirea terenurilor neforestiere a căpătat o importanţă tot mai mare în cadrul măsurilor de
diminuare a concentraţiei de dioxid de carbon (CO2) din atmosferă. La iniţiativa comunităţii ştiinţifice
internaţionale, în anul 1988 a fost înfiinţată Comisia Interguvernamentală pentru Schimbări Climatice
(IPCC), un for tehnic şi ştiinţific interguvernamental cu rolul de a oferi factorilor de decizie o sursă de
informaţii obiective în acest domeniu. Pentru a putea interveni concret în stabilizarea concentraţiei
gazelor cu efect de seră1 din atmosferă, s-a acţionat la nivel politic, adoptându-se în 1992 Convenţia
Cadru a Naţiunilor Unite pentru Schimbări Climatice (UNFCCC), în cadrul căreia a fost semnat
ulterior, în anul 1997, Protocolul de la Kyoto.
România, ca parte din Anexa 1 a UNFCCC şi semnatară a Protocolului de la Kyoto, trebuie să
raporteze anual Inventarul Naţional al Gazelor cu Efect de Seră (NIR). Din 2007, ca urmare a aderării
României la Uniunea Europeană, prin aplicarea articolului 23 din Decizia Comisiei Europene
2005/166/EC “de stabilire a normelor de aplicare a Deciziei nr. 280/2004/CE a Parlamentului
European şi a Consiliului privind un mecanism de monitorizare a emisiilor de gaze cu efect de seră în
cadrul Comunităţii şi de punere în aplicare a Protocolului de la Kyoto”, acestă raportare trebuie făcută
şi către Comisia Europeană.
Datorită lipsei datelor privind creşterea arboretelor tinere instalate pe terenuri având alte folosinţe
iniţiale decât pădure, dar şi a celor referitoare la dinamica în sol a carbonului prin schimbarea
categoriei de folosinţă a terenurilor, pentru Capitolul 5 Utilizarea Terenurilor, Schimbarea Utilizării
Terenurilor şi Silvicultură (LULUCF) al NIR, România raportează în prezent doar emisiile/absorbţia de
carbon de la punctul 5.A.1. „Pădure rămasă pădure”.
1 În UNFCCC gazele cu efect de seră (GHG – GreenHouse Gas) sunt definite ca şi gaze constituente ale atmosferei, având origini atât naturale cât şi antropice, care absorb şi apoi emit radiaţii infraroşii. Dintre aceste gaze, cele mai importante sunt vaporii de apă, dioxidul de carbon (CO2), oxidul de azot (N2O), metanul (CH4), ozonul (O3) şi cloroflorocarburile (CFC). Pentru a cuantifica efectul de seră al fiecărui gaz, s-a recurs la adoptarea unei unităţi de măsură numită „CO2 equivalent” (CO2e). Astfel, echivalent CO2 reprezintă concentraţia CO2 care ar cauza acelaşi efect radiativ ca şi un gaz cu efect de seră dat, de concentraţie cunoscută. UNFCCC foloseşte ca factor în calculul CO2e, Potenţialul de Încălzire Globală (GWP - Global Warming Potential) care reprezintă raportul dintre puterea radiativă a unui kilogram din gazul considerat şi puterea radiativă a unui kilogram de CO2, raportat la o anumită perioadă de timp (de regulă 100 de ani). Valorile GWP sunt: 25 pentru CH4 (i.e. raportat la 100 de ani CH4 produce un efect de încălzire climatică de 25 de ori mai puternic decât aceeaşi cantitate de CO2), 298 pentru N2O, 4750 pentru CFC-11 etc.
Rezumatul tezei de doctorat 4
Mai mult, prin intrarea în vigoare a Protocolului de la Kyoto, România se obligă să reducă emisiile,
care pentru Capitulul 5 - LULUCF se poate realiza prin anumite activităţi. Dintre acestea, activităţile
obligatoriu de raportat sunt împăduririle propriu-zise, reîmpăduririle şi despăduririle (ARD). Pe lângă
cele obligatorii, mai există şi alte activităţi opţionale cum ar fi: gospodărirea pădurilor şi revegetarea
(selectate de România pentru raportare), precum şi managementul terenurilor agricole sau păşunilor.
Reducerile de emisii în perioada 2008-2012 vor fi raportate în Raportul conform Protocolului.
Ca urmare, raportarea carbonului stocat prin împădurire propriu-zisă în urma schimbării folosinţei
terenurilor, devine obligatorie. Prin această schimbare de folosinţă (i.e. de la alte folosinţe la pădure),
ecosistemul înregistrează, de regulă, o absorbţie a carbonului. Ca urmare, este şi în avantajul
României să raporteze acest capitol, deoarece creditele de carbon rezultate ar putea aduce venituri
suplimentare statului.
Conform statisticilor oficiale, în perioada 1990-2007 suprafaţa pădurilor a crescut cu 63000 ha (INS,
2008), prin împăduriri propriu-zise şi schimbarea încadrării categoriei de folosinţă a terenurilor. Prin
centralizarea la nivel naţional a formularului statistic Silv 42, rezultatele au arătat că în perioada 1991-
2001, dintre speciile de răşinoase, molidul a fost specia preponderent folosită în lucrările de
împădurire a terenurilor neforestiere, cu peste 73% din suprafaţă. Ca urmare, ponderea majoritară a
molidului în împădurirea propriu-zisă a terenurilor în zona montană a fost motivul principal în alegerea
lui ca specie pentru acest studiu.
2 Silv 4 este un formular statistic cu titlul „Lucrări de regenerare a pădurilor executate în fondul forestier, terenuri degradate şi alte terenuri din afara fondului forestier” în care unitatea de observare statistică este ocolul silvic şi care oferă informaţii referitoare la suprafeţele pe care se realizează lucrări de regenerare cu specii forestiere, pe terenuri atât din fondul forestier cât şi din afara acestuia.
Capitolul 2. Scopul şi obiectivele cercetărilor. Locul cercetărilor 5
Capitolul 2.
SCOPUL ŞI OBIECTIVELE CERCETĂRILOR. LOCUL CERCETĂRILOR
2.1. SCOPUL CERCETĂRILOR
Scopul cercetărilor îl reprezintă elaborarea de ecuaţii alometrice şi de factori de conversie şi
expansiune a biomasei pentru puieţii3 de molid din plantaţii instalate pe terenuri neforestiere din
Carpaţii Orientali, în vederea estimării biomasei şi a carbonului. Aceste estimări sunt necesare în
vederea îndeplinirii obligaţiilor României privind raportarea emisiilor/absorbţiei de carbon la
subcapitolul 5.A.2. „Land Converted to Forest Land” (teren convertit spre pădure) din Capitolul 5 al
Inventarului Naţional al Gazelor cu Efect de Seră.
2.2. OBIECTIVELE CERCETĂRILOR
În vederea îndeplinirii scopului propus, s-au stabilit următoarele obiective:
1. Identificarea şi selectarea plantaţiilor de molid din Carpaţii Orientali, instalate pe terenuri care au
avut altă folosinţă iniţială decât pădure;
2. Selectarea şi colectarea puieţilor, măsurarea fusului şi determinarea biomasei uscate a puieţilor,
pe componente (i.e. ace, ramuri, fus, rădăcini);
3. Elaborarea de ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei totale şi a componentelor, la nivel de
individ, în funcţie de caracteristicile biometrice ale puieţilor;
4. Elaborarea de ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei totale şi a componetelor, la nivel de
arboret4, în funcţie de caracteristicile biometrice ale puietului mediu;
5. Separarea plantaţiilor pe categorii de productivitate şi pe categorii de bonitate a staţiunilor şi
analizarea relevanţei pentru fiecare categorie a ecuaţiilor de regresie ale biomasei în funcţie de
vârsta puieţilor;
6. Elaborarea de ecuaţii de regresie pentru estimarea factorilor de conversie şi expansiune a
biomasei în funcţie de caracteristicile biometrice ale puieţilor.
3 Puieţi, în acestă lucrare, înseamnă exemplarele de molid, cu vârsta între 1 şi 15 ani; 4 Deşi în unele plantaţii investigate nu a fost atinsă starea de masiv, în acestă lucrare, noţiunea de arboret semnifică totalitatea puieţilor din aceste plantaţii.
Rezumatul tezei de doctorat 6
2.3. LOCUL CERCETĂRILOR
Cercetările au fost localizate în 25 de plantaţii de molid din Carpaţii Orientali (în judeţele: Suceava,
Neamţ, Bistriţa Năsăud, Harghita, Covasna, Braşov şi Prahova – figura 2.3.1), datorită faptului că cele
mai întinse păduri de molid sunt localizate în această parte a Lanţului Carpatic (Şofletea şi Curtu,
2007). Acest argument, este întărit şi de faptul că aproape întreaga variaţie latitudinală şi altitudinală
a molidului de la nivelul Carpaţilor româneşti este regăsită în Carpaţii Orientali. Pe lângă aceste 25 de
plantaţii s-au mai luat în studiu două loturi de puieţi din pepiniera Timişul de Sus (judeţul Braşov), cu
vârstele de 1 respectiv 2 ani.
Majoritatea plantaţiilor în care s-au amplasat suprafeţe de probă au fost instalate în poieni şi goluri, pe
terenuri din fondul forestier5. Ca excepţie, şapte din cele 25 de plantaţii au fost instalate în păşuni, trei
pe terenuri degradate, iar una dintre plantaţii pe o fâneaţă.
Figura 2.3.1. Amplasarea suprafeţelor de probă [The plots location]
5 Fondul forestier reprezintă totalitatea pădurilor, a terenurilor destinate împăduririi, a celor care servesc nevoilor de cultură, producţie sau administraţie silvică, a iazurilor, a albiilor pâraielor, a altor terenuri cu destinaţie forestieră şi neproductive, cuprinse în amenajamente silvice la data de 1 ianuarie 1990 sau incluse în acestea ulterior, în condiţiile legii, indiferent de natura dreptului de proprietate (Legea 46/2008)
Capitolul 2. Scopul şi obiectivele cercetărilor. Locul cercetărilor 7
Tabelul 2.3.1. Localizarea şi caracteristicile suprafeţelor de probă [Location and characteristics of selected plots]
Nr. crt. Judeţul O.S. U.P. u.a.
Altitudinea medie
(m) Expoziţia
Panta medie
(%) Coordonate geografice
Vârsta puieţilor
(ani)
1 Braşov Kronstadt - P 16 819 V 5 N: 45°32’03,2’’ E: 25°35’12,9’’ 1
2 Braşov Kronstadt - P 25 818 V 5 N: 45°32’04,2’’ E: 25°35’12,1’’ 2
3 Suceava Cârlibaba II 91 I 1107 SE 10 N: 47°35’15,4’’ E: 25°00’41,6’’ 4
4 Braşov Kronstadt IV 46 B 1371 E 25 N: 45°31’98,1’’ E: 25°57’55,1’’ 6
5 Suceava Cârlibaba V 104 F 1024 SV 5 N: 47°38’29,9’’ E: 25°03’11,3’’ 6
6 Suceava Cârlibaba II 90 J 1048 SSE 80 N: 47°34’41,8’’ E: 25°00’03,9’’ 7
7 Suceava PF7 - PF 1 818 E 50 N: 47°29’39,8’’ E: 25°35’58,8’’ 7
8 Suceava Marginea II 66 706 N 15 N: 47°45’43,8’’ E: 25°39’02,8’’ 7
9 Braşov Kronstadt V 59 E 1350 N 16 N: 45°31’28,9’’ E: 25°53’64,7’’ 7
10 Braşov Kronstadt V 42 B 941 V 3 N: 45°33’46,9’’ E: 25°54’82,7’’ 8
11 Braşov Teliu IV 21 F 1305 SE 10 N: 45°31’10,8’’ E: 25°59’51,7’’ 8
12 Braşov Braşov III 29 989 NE 32 N: 45°31’06,0’’ E: 25°35’15,8’’ 8
13 Braşov Braşov VI 44 C 1094 N 2 N: 45°35’45,9’’ E: 25°34’00,6’’ 8
14 Prahova Azuga IV 2 E 1004 S 28 N: 45°26’48,1’’ E: 25°34’03,9’’ 8
15 Prahova Azuga III 60 C 937 NE 4 N: 45°26’25,9’’ E: 25°32’54,2" 8
16 Prahova Azuga IV 2 F 999 S 23 N: 45°26’48,2’’ E: 25°34’01,0’’ 9
17 Braşov Braşov VII 50 A 641 NV 12 N: 45°36’30,1’’ E: 25°29’19,8’’ 9
18 Prahova Azuga IV 57 1142 SV 15 N: 45°27’07,5’’ E: 25°34’15,0’’ 9
19 Prahova Azuga IV 53 C 961 SV 20 N: 45°27’29,3’’ E: 25°34’01,9’’ 11
20 Neamţ Ceahlau IV 24 C 742 V 65 N: 47°02’57,4’’ E: 25°49’12,7’’ 11
21 Harghita Topliţa III 77 A 1114 NV 10 N: 46°57’37,5’’ E: 25°29’24,4’’ 11
22 Suceava Cârlibaba II 76 E 1122 S 20 N: 47°36’08,5’’ E: 24°59’12,2’’ 12
23 Neamţ Pipirig II 59 A 688 SV 3 N: 47°11’17,6’’ E: 26°03’18,0’’ 12
24 Braşov Braşov IV 106 A 1563 S 90 N: 47°35’40,2’’ E: 24°57’35,3’’ 12
25 Prahova Azuga III 60 A 942 E 5 N: 45°26’36,2’’ E: 25°32’56,4’’ 13
26 Covasna PF6 - PF 2 900 NE 30 N: 46°04’37,0’’ E: 26°21’38,0’’ 13
27 Bistriţa Năsăud
Izvorul Someşului II 46 E 1085 SV 5 N: 47°35’40,2’’
E: 24°57’35,3’’ 15
6 Suprafeţele 1 şi 2 au fost amplasate în pepiniera Timişul de Sus; 7 Suprafeţele 7 şi 26 sunt în proprietatea unor persoane fizice.
Rezumatul tezei de doctorat 8
Suprafeţele de probă selectate sunt amplasate între 641 şi 1543 m, surprinzând aproximativ întreaga
variaţie altitudinală a molidului, în ţara noastră. Panta terenului în suprafeţele de probă variază între
2% şi 90%. În ceea ce priveşte distribuţia suprafeţelor din punct de vedere al înclinării, 4 din cele 25
de suprafeţe de probă sunt localizate pe terenuri cu panta mai mare de 50%, 11 sunt pe terenuri cu
panta mai mică de 10% şi 10 suprafeţe de probă, pe terenuri cu panta între 10 şi 50%. Din punct de
vedere al orientării versanţilor faţă de punctele cardinale, toate tipurile de expoziţie sunt relativ
uniform reprezentate (tabelul 2.3.1).
Capitolul 3. Stadiul actual al cunoştinţelor 9
Capitolul 3.
STADIUL ACTUAL AL CUNOŞTINŢELOR PRIVIND STOCAREA CARBONULUI PRIN ÎMPĂDURIREA PROPRIU-ZISĂ A TERENURILOR
3.1. STOCAREA CARBONULUI ÎN BIOMASĂ
În concepţia UNFCCC, biomasa a fost definită ca totalitatea materiei organice biodegradabile şi
nefosilizate, provenită de la plante, animale şi microorganisme, incluzând aici produse şi deşeuri din
agricultură, silvicultură precum şi gazele şi lichidele recuperate din descompunerea acestei materii
organice. Stocul de biomasă reprezintă suma totală a materiei organice supraterane şi subterane, vii
şi moarte (FAO, 2006).
3.1.1. Ciclul carbonului într-un ecosistem forestier
Ecosistemul forestier este un sistem biologic deschis şi ca atare face atât schimburi de materie cât şi
de energie cu mediul înconjurător. În consecinţă, în pădure se produc atât intrări cât şi ieşiri de
carbon. Intrările de carbon în ecosistemul forestier au loc prin fotosinteză, iar ieşirile se realizează prin
respiraţie, mineralizare şi exploatarea pădurilor
(figura 3.1.1).
Din biomasa arborilor, frunzele, o parte din
ramuri şi chiar arborii întregi care mor, cad pe sol
formând litiera. Aceasta, împreună cu rădăcinile
şi animalele moarte, formează materia organică
moartă. O parte din aceasta se va mineraliza,
eliberând rapid CO2 înapoi în atmosferă, iar o
altă parte se va humifica generând humusul, un
produs organic cu structură complexă, foarte
bogat în carbon (Târziu, 2006).
Deşi acumulările din fotosinteză se realizează
doar în timpul zilei, acestea sunt în general mai
mari decât pierderile prin respiraţie (care are loc
Figura 3.1.1. Ciclul carbonului într-un ecosistem forestier
[The carbon cycle in a forest ecosystem]
Rezumatul tezei de doctorat 10
fără întrerupere), bilanţul fiind pozitiv, în favoarea acumulărilor (Pallardy, 2008). Excepţie fac arborii
bătrâni, la care acest bilanţ este considerat a fi neutru, în sensul că acumulările din fotosinteză sunt
aproximativ egale cu pierderile din respiraţie (Innes, 2004).
În marea majoritate a cazurilor, ecosistemele forestiere sunt supuse intervenţiilor antropice. Ca
urmare, pe lângă respiraţie şi mineralizare, există importante ieşiri de carbon din ecosistem prin
exploatarea pădurilor. Carbonul stocat în biomasa lemnoasă extrasă din ecosistem va ajunge în cele
din urmă înapoi în atmosferă prin oxidare (i.e. ardere) sau prin descompunere şi mineralizare (figura
3.1.1). La nivel global, cantitatea de carbon asimilată de plante prin fotosinteză reprezintă producţia
primară brută, care este estimată la circa 120 Gt8 carbon anual. Din aceasta, scăzând pierderile prin
respiraţie, rezultă producţia primară netă, care este de proximativ 60 Gt carbon anual. Prin
descompunere se mai pierd încă circa 50 Gt carbon anual, rezultând o producţie netă anuală de
aproximativ 10 Gt carbon, din care doar 1 Gt carbon reprezintă stocări de carbon pe termen lung
(Watson et al., 2000).
3.1.2. Concentraţia de carbon în biomasa lemnoasă
Aşa cum s-a precizat, plantele preiau carbonul din atmosferă sub formă de dioxid de carbon pe care îl
vor depozita apoi în componenţii lemnului (i.e. celuloza, hemiceluloza, pectina, lignina şi componenţii
chimici secundari). Cantitatea de carbon din lemn variază în funcţie de proporţia componenţilor
chimici ai lemnului dar şi de concentraţia carbonului din aceşti componenţi. De exemplu, celuloza,
având formula chimică C6H10O5, conţine 44,44% carbon, însă ceilalţi componenţi, neuniformi în ceea
ce priveşte compoziţia chimică nu au un conţinut de carbon exact, acesta fiind de circa 42% la
hemiceluloză şi circa 64% la lignină (Beldeanu, 2008). În funcţie de specie, conţinutul de carbon din
lemn variază între 46% şi 59% din biomasa uscată (Thomas şi Malczewski, 2007). Pentru
simplificare, de cele mai multe ori acest conţinut este considerat a fi 50% din biomasa uscată (Innes,
2004).
În ceea ce priveşte efectul de seră trebuie subliniat faptul că nu carbonul ca element de sine stătător
este responsabil, ci dioxidul de carbon, împreună cu celelalte gaze cu efect de seră (vaporii de apă,
metanul, ozonul etc.). Astfel, pentru a determina cantitatea de dioxid de carbon care a fost preluată
din atmosferă şi stocată în biomasă, se utilizează echivalenţa masei atomice/molare. Carbonul are
masa atomică 12,0107 g/mol, fiind de 3,6642 ori mai uşor decât dioxidul de carbon, care are o masă
molară de 44,010 g/mol. Ca urmare, pentru stocarea unui gram de carbon în biomasă plantele preiau
din atmosferă 3,6642 grame dioxid de carbon, conform relaţiei:
3,6642 (Ecuaţia 3.1.1)
în care, reprezintă cantitatea de CO2 absorbită pentru stocarea unei cantităţi de carbon.
8 1 Gt (Gigatonă) = 109 tone = 1015 grame
Capitolul 3. Stadiul actual al cunoştinţelor 11
3.3. ESTIMAREA BIOMASEI
3.3.1. Modalităţi de estimare a biomasei
Estimarea biomasei se poate face prin:
Tehnici satelitare şi fotogrametrice – acestea se bazează pe legătura existentă între imaginile
satelitare şi Producţia Primară Netă, prin relaţia dintre Indicii Spectrali ai Vegetaţiei (SVI) şi fracţiunea
incidentă a radiaţiei active în fotosinteză (i.e. între 400 şi 700 nm9) interceptată sau absorbită de
vegetaţie (Goetz şi Prince, 1996). Avantajul acestor tehnici este acela că acoperă suprafeţe mari de
pădure, utilizând aceeaşi metodă, iar dezavantajele constau în faptul că măsoară indirect stocul de
carbon şi că nu pot cuantifica biomasa subterană (Lethonen, 2005).
Utilizarea inventarului forestier – aceasta este metoda standard pentru estimarea carbonului stocat în
păduri pentru raportările către UNFCCC (Lindner şi Karialainen, 2007). Estimarea biomasei se poate
face fie direct măsurând diametrul şi înălţimea arborilor şi aplicând ecuaţii alometrice, fie indirect,
folosind factorii de expansiune biomasică (Biomass Expansion Factor - BEF). Alegerea uneia sau
alteia dintre metode se face în funcţie de tipul informaţiilor deţinute în inventarul forestier (Brown,
2002).
3.3.1.1. Ecuaţiile alometrice
Alometria (din grecescul allos, “alţii” şi metron, “mărime”) este definită ca studiul relaţiilor dintre
mărime şi formă. Alometria arborilor stabileşte relaţii cantitative între unele dimensiuni cheie ale
arborilor (uşor de măsurat) şi alte caracteristici ale acestora care sunt de obicei mult mai dificil de
stabilit (Niklas, 1994). Folosind ecuaţiile alometrice specifice unei anumite specii10 se poate
determina, de exemplu, biomasa, pe baza unor elemente uşor măsurabile ale arborilor (e.g. diametrul
de bază, înălţimea). Ecuaţiile se determină experimental, prin cuantificarea biomasei tuturor
componentelor arborilor, pentru un număr de arbori reprezentativ din punct de vedere statistic. Aceste
ecuaţii alometrice, au de regulă următoarea formă:
(Ecuaţia 3.3.1)
unde – biomasa (variabila dependentă), , – coeficienţi, – elementul măsurabil (variabila
independentă) (Zianis şi Mencuccini, 2004). În general, ecuaţiile alometrice pentru biomasa lemnoasă
prezintă variaţii ale coeficientului b între 2 şi 3 (White, 1981; Schukrt et al., 1988). În 2006, Fehrmann
şi Klein au publicat relaţii sub forma ecuaţiilor de regresie între coeficienţii a şi b, bazate pe datele
existente în literatură.
9 nm – nanometru (1nm = 10-9 m); 10 Ecuaţiile alometrice specifice speciei sunt atribuite unei singure specii. Pe lângă acestea, există şi ecuaţii alometrice generale, valabile pentru toate speciile.
Rezumatul tezei de doctorat 12
În ultimii ani, în Europa, au fost realizate numeroase studii privind estimarea biomasei arborilor de
molid. În 1999 Johansson a elaborat ecuaţii alometrice ale biomasei uscate pentru arborii de molid de
pe terenuri abandonate din Suedia. De asemenea, în anul 2002, Mund şi colaboratorii au publicat
rezultatele cercetărilor asupra biomasei într-o cronosecvenţă11 formată din şase arborete de molid cu
vârsta între 16 şi 142 de ani. Doi ani mai târziu, în 2004, Wirth şi colaboratorii au publicat funcţii
generalizate ale biomasei arborilor de molid din Europa Centrală, bazate pe datele a 688 de arbori,
preluate de la 19 autori. În Islanda, ecuaţii alometrice pentru arbori de molid cu diametrul între 2,7 şi
27,9 cm şi înălţimea între 2,7 şi 12 m au fost elaborate de Snorranson şi Einarsson în 2006. Ecuaţii
alometrice generalizate pentru diverse specii printre care şi molidul au fost publicate de Muukkonen în
2007 (tabelul 3.3.1).
Tabelul 3.3.1. Ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei arborilor de molid, elaborate de diverşi autori [Allometric equations for tree biomass estimation elaborated by different authors]
Autori Variabila dependentă
Variabila independentă Ecuaţia alometrică
Johansson (1999) Biomasă arbore D1,3 0,0020 ,
Mund et al., (2002) Biomasă arbore D1,3 0,094 , 1,004
Rademacher (2004) Biomasă arbore D1,3 0,091 , 1,023
Fehrmann şi Kleinn (2006) Biomasă arbore D1,3 0,113 , 1,025
Snorransson şi Einarsson (2006)
Biomasă arbore D1,3, H 0,2465 , ,
Muukkonen (2007) Biomasa supraterană D1,3 0,255 ,
Pajtik et al., (2008) Biomasă arbore D0, H , , , 1,030
Mult mai apropiate de scopul acestui studiu sunt cercetările întreprinse de Pajtik şi colaboratorii, ale
căror rezultate au fost publicate în anul 2008. Aceste cercetări au urmărit elaborarea de ecuaţii
alometrice pentru biomasa puieţilor de molid din regenerări naturale cu vârsta mai mică de 10 ani, din
centrul Slovaciei. Autorii au avut în vedere elaborarea modelelor atât pentru biomasa totală cât şi
pentru cea a componentelor. Pe lângă diametrul la nivelul coletului au mai folosit ca variabilă
independentă şi înălţimea puieţilor, pe motiv că aceasta este mai uşor de măsurat în cazul puieţilor.
S-a dovedit însă că diametrul la colet este o variabilă care oferă un grad de predictibilitate mai ridicat
decât cel oferit de înălţime. Folosirea concomitentă a celor două variabile a indus o uşoară creştere a
coeficientului de determinare, însă cea mai însemnată creştere a fost înregistrată în cazul biomasei
fusului, acesta fiind şi componenta cea mai bine estimată de către înălţime.
11 Cronosecvenţa reprezintă o serie de arborete cu vârste diferite, însă, care prezintă condiţii de vegetaţie asemănătoare.
Capitolul 3. Stadiul actual al cunoştinţelor 13
În anul 1981, în cadrul congresului mondial IUFRO de la Kyoto au fost prezentate trei lucrări
româneşti (elaborate de I. Decei, R. Dissescu şi C. Stoiculescu) în care a fost abordată problematica
determinării corelaţiilor între biomasă şi caracteristicile dendrometrice ale arborilor. Variabila
independentă folosită în ecuaţiile alometrice propuse a fost diametrul de bază. În lucrarea elaborată
de I. Decei, sunt prezentate ecuaţii alometrice pentru arbori şi arborete de fag cu vârste între 21 şi 40
de ani, cu diametrul între 4 şi 24 cm. Tipul ecuaţiilor utilizate de Decei a fost cel polinomial de gradul
II, generând ecuaţii atât pentru biomasa totală a arborilor cât şi pentru componente ca ramuri, fus,
coajă, rădăcini şi frunze (Decei, 1981). Alte ecuaţii biomasă – diametru de bază au fost elaborate de
Dissescu şi colaboratorii, pentru trei arborete de brad din Suceava, cu vârsta de 25, 35 respectiv 40
de ani. De data aceasta, tipul de ecuaţii utilizat a fost cel liniar, în care variabila dependentă (i.e.
biomasa) a fost logaritmată (Dissescu et al., 1981). Cea de-a treia lucrare prezentată abordează
estimarea biomasei din culturile forestiere de chiparos de baltă din România în funcţie de diametrul
de bază. Ecuaţiile folosite au fost liniare cu variabilele logaritmate în baza zece (Stoiculescu, 1981).
Ecuaţiile alometrice, au aplicabilitate cu condiţia ca arboretele studiate pentru dezvoltarea acestora să
fie similare cu cele în care se vor aplica ulterior ecuaţiile. Martin et al. (1998) au găsit diferenţe
semnificative, de până la 40%, între biomasa obţinută prin aplicarea ecuaţiilor alometrice locale şi
cele regionale elaborate de Clark şi Schroeder în 1986 pentru sudul Munţilor Apalaşi.
3.3.1.2. Factorul de Expansiune a Biomasei (BEF) şi Factorul de Conversie şi Expansiune a Biomasei (BCEF)
În general, estimarea carbonului în pădurile din zonele temperată şi boreală se face utilizând datele
din inventarul forestier. În urma inventarierii pădurilor, se determină de obicei volumul de lemn
valorificabil. Acest inventar nu vizează componentele nevalorificabile ale arborelui cum ar fi rădăcinile,
ramurile sau frunzele. Totuşi, în arbori, carbonul este stocat atât în biomasa valorificabilă cât şi în cea
nevalorificabilă. Aşadar din punct de vedere al stocării carbonului în biomasă, interesează stocul de
biomasă existent, atât pentru părţile valorificabile cât şi pentru cele nevalorificabile (IPCC, 2006).
Tobin şi Nieuwenhuis (2007) au arătat într-o recenzie, că cea mai folosită metodă pentru estimarea
biomasei este utilizarea factorului de expansiune a biomasei (BEF).
BEF este un factor multiplicativ prin care se determină biomasa uscată totală a unui arbore/arboret
prin extrapolarea volumului de material lemnos valorificabil, utilizând şi densitatea acestuia:
La nivel de arbore: (Ecuaţia 3.3.2)
La nivel de arboret: (Ecuaţia 3.3.3)
unde – biomasa arborelui, – biomasa pe unitatea de suprafaţă a arboretului, –
volumul fusului, – volumul de masă lemnoasă valorificabilă pe unitatea de suprafaţă, D –
densitatea lemnului (Green et al., 2005). Densitatea medie a lemnului de molid, este de 0,4 t m-3
Rezumatul tezei de doctorat 14
(IPCC, 2006). Dacă se consideră că produsul dintre volumul fusului şi densitatea acestuia redă
biomasa fusului, iar cel dintre volumul de masă lemnoasă valorificabilă pe unitatea de suprafaţă şi
densitatea acesteia redă biomasa valorificabilă pe unitatea de suprafaţă, atunci BEF se poate
calcula astfel:
La nivel de arbore: (Ecuaţia 3.3.4)
La nivel de arboret: (Ecuaţia 3.3.5)
În funcţie de caracteristicile determinate în inventarul pădurilor, există trei tipuri de BEF: BEFS – care
extrapolează stocul de biomasă valorificabilă la stocul total de biomasă, BEFI – care extrapolează
creşterea anuală a volumului lemnos valorificabil la creşterea anuală a întregului volum lemnos şi
BEFR – care extrapolează materialul lemnos şi lemnul de foc extras la întreaga biomasă pierdută
odată cu extragerea acestui material lemnos (IPCC, 2006).
Adesea, pentru estimarea biomasei se foloseşte Factorul de Conversie şi Expansiune a Biomasei
(Biomass Conversion and Expansion Factor - BCEF). Acesta este exprimat în t m-3 şi reprezintă
raportul dintre biomasa totală a unui arbore sau la hectar şi volumul fusului, respectiv volumul de
material lemnos valorificabil la hectar (ecuaţiile 3.3.6 şi 3.3.7).
La nivel de arbore: (Ecuaţia 3.3.6)
La nivel de arboret: (Ecuaţia 3.3.7)
Acest factor extrapolează direct volumul de material lemnos la biomasa totală sau supraterană după
caz, reprezentând de fapt produsul dintre BEF şi densitatea lemnului.
BEF este dependent de proporţia fusului din întregul arbore. Astfel, BEF variază în funcţie de specie,
condiţii climatice şi vârstă. De exemplu, Lethonen şi colaboratorii au stabilit în 2004 pentru molid,
ecuaţii care redau BEF în funcţie de vârstă:
0,7406 0,1494 ⁄ (Ecuaţia 3.3.8)
în care – Factorul de expansiune a biomasei în funcţie de vârstă, – vârsta.
Pentru puieţii de molid din regenerări naturale, Pajtik et. al., (2008) au elaborat modele pentru
estimarea BEF, în funcţie de diametrul la colet al puieţilor ( ) şi înălţimea ( ) acestora. Intervalul de
variaţie a diametrului la colet a fost între 1,5 şi 97,7 mm, iar cel al înălţimii a fost între 0,1 şi 5,3 m. Ei
Capitolul 3. Stadiul actual al cunoştinţelor 15
au dezvoltat modele simple, bazate pe câte una dintre cele două variabile (ecuaţiile 3.3.9 şi 3.3.10)
precum şi un model bazat pe ambele variabile (ecuaţia 3.3.11):
, , 1,044 (Ecuaţia 3.3.9)
, , 1,027 (Ecuaţia 3.3.10)
, , , 1,020 (Ecuaţia 3.3.11)
3.4. BONITATEA STAŢIUNII ŞI PRODUCŢIA DE BIOMASĂ
Pe lângă caracteristicile genetice ale arborilor, staţiunea este elementul care influenţează decisiv
creşterea şi dezvoltarea lor. Staţiunea reprezintă componenta de natură anorganică, locul de viaţă al
biocenozei sau mediul fizic al ecosistemului, fiind alcătuită din elemente ale reliefului, rocii sau
materialului parental, climei şi solului (Târziu, 2006). Însuşirea unei staţiuni de a fi mai favorabilă sau
mai puţin favorabilă dezvoltării arborilor (i.e. calitatea unei staţiuni apreciată prin prisma producţiei de
lemn pe care o asigură sau o poate asigura) se numeşte bonitate (Leahu, 1994). Aceasta este
specifică fiecărei specii în parte, astfel că, de exemplu, o staţiune de bonitate superioară pentru molid
poate fi de bonitate inferioară pentru fag şi invers.
Bonitatea staţiunilor forestiere poate fi estimată prin criterii directe (i.e. de natură fizico-geografică şi
ecologică) sau utilizând criterii indirecte, ce se referă la indicaţiile tipului de pătură erbacee şi
productivitatea arboretelor (Târziu, 2006). Deşi metodele directe de estimare asigură o precizie mai
mare şi deci sunt de preferat, pentru o acurateţe ridicată a rezultatelor, acestea trebuie combinate,
când este posibil, cu criteriile indirecte (Vanclay, 1994).
3.5. MOLIDUL – SPECIE IMPORTANTĂ ÎN STOCAREA CARBONULUI
3.5.2. Împădurirea propriu-zisă a terenurilor din zona montană cu molid după 1990
Datele referitoare la împădurirea propriu-zisă a terenurilor după anul 1990, au fost obţinute din
formularul statistic „SILV 4” denumit „Lucrări de regenerare a pădurilor executate în fond forestier,
terenuri degradate şi alte terenuri din afara fondului forestier”, completat de fiecare ocol silvic în parte
şi transmis către Institutul Naţional de Statistică. Neajunsul acestui formular este că structura sa a fost
adesea modificată, ceea ce face foarte dificilă comparaţia informaţiilor prezentate de-a lungul anilor.
Dacă din anul 1991 până în anul 2001 lucrările de regenerare erau raportate pe tipuri de terenuri (i.e.
terenuri degradate, fond forestier şi alte terenuri) făcând posibilă identificarea împăduririlor pe terenuri
neforestiere, începând cu anul 2002 aceste lucrări au fost raportate pe tipuri de proprietari (e.g.
proprietate publică a statului, proprietate privată). Un alt moment important este acela al apariţiei
Rezumatul tezei de doctorat 16
structurilor private de administrare a pădurilor. Astfel, dacă până la apariţia structurilor private de
administrare a pădurilor, toate aceste formulare erau centralizate de către RNP Romsilva, odată cu
apariţia acestor structuri ministerul de resort a fost singura instituţie care a colectat toate formularele
atât de la ocoalele de stat cât şi de la cele private, nerealizând însă o centralizare la nivel naţional cu
toate informaţiile conţinute. Acest lucruri au făcut practic imposibilă cuantificarea într-un sistem unitar
a lucrărilor de împădurire a terenurilor neforestiere după anul 2002.
Între 1991 şi 2001 împădurirea terenurilor degradate sau a altor terenuri cu specii de răşinoase nu a
fost o prioritate, înregistrându-se o medie de circa 83 ha pe an. Dintre speciile de răşinoase cea mai
utilizată a fost specia molid, regăsindu-se în peste 73% din suprafaţa împădurită (tabelul 3.5.1). De
asemenea, molidul a fost cea mai folosită specie dintre răşinoase şi în lucrările de împădurire din
fondul forestier, ocupând peste 78% din suprafaţa regenerată artificial.
Tabelul 3.5.1. Împăduririle cu specii răşinoase între 1991 şi 2001 pe tipuri de terenuri (RNP-Romsilva, 2003) [Afforested areas with conifer species between 1991 and 2001 by land types]
Anul
Împăduriri pe terenuri degradate (ha) Împăduriri pe alte terenuri (ha)
Împăduriri în fond forestier (ha) Preluate în fond
forestier Nepreluate în fond
forestier Raşinoase Molid Raşinoase Molid Raşinoase Molid Raşinoase Molid
2001 7 6 168 144 22 16 6391 5458
2000 118 93 58,3 53,8 20,7 9 5786 4993
1999 184 156 59 57 3 2 4876 4102
1998 1 1 0 0 15 12 4906 4131
1997 0 0 0 0 22 14 3768 2867
1996 0 0 0 0 14 8 4182 3151
1995 6 5 11 9 1 0 4877 3685
1994 7 6 6 6 4 0 4585 3460
1993 31 2 0 0 2 0 4945 3611
1992 19 2 2 0 0 0 5046 3606
1991 40 4 8 0 3 2 6279 4448
Total 413 275 312,3 269,8 106,7 63 55.641 43.512
Împădurirea propriu-zisă a terenurilor după 1990 a fost direct influenţată de politicile existente în acest
sens şi de sursele de finanţare a lucrărilor de împădurire. Prima sursă de finanţare a fost Fondul de
ameliorare a fondului funciar (alimentat în principal cu fondurile provenite din taxele prevăzute pentru
scoaterea terenurilor din circuitul agricol sau silvic). O altă sursă de cofinanţare pentru împădurirea
propriu-zisă a terenurilor în România, a reprezentat-o, în perioada 2002-2004, Fondul Prototip de
Carbon (Prototype Carbon Fund) al Băncii Mondiale cu sprijinul căruia au fost împădurite circa 6900
ha de terenuri agricole degradate (Abrudan at al., 2002, Abrudan et al., 2003). De asemenea, Măsura
3.5. a programului SAPARD (Special Accession Program for Agriculture and Rural Development) prin
submăsura Împăduriri şi ulterior Măsura 2.2.1 a PNDR (Programul Naţional de Dezvoltare Rurală) au
Capitolul 3. Stadiul actual al cunoştinţelor 17
fost concepute pentru a sprijini financiar lucrările de împădurire a terenurilor agricole productive şi
neproductive precum şi crearea perdelelor forestiere de protecţie.
Începând cu anul 2010, o importantă sursă de finanţare a împădurii terenurilor agricole (în special
degradate) a reprezentat-o Fondul pentru mediu, constitut conform OUG 196/2005.
În ceea ce priveşte molidul, în arealul său (i.e. zona montană) nu s-au făcut împăduriri propriu-zise pe
suprafeţe mari ci cu precădere în poienile şi golurile din cuprinsul fondului forestier şi pe terenurile
destinate anterior12 producerii hranei vânatului, sursa de finanţare fiind Fondul de conservare şi
regenerare.
12 Odată cu trecerea fondurilor de vânătoare din administrarea Regiei Naţionale a Pădurilor către Asociaţia Generală a Vânătorilor şi Pescarilor Sportivi, destinaţia acestor terenuri, rămase în administrarea RNP, s-a schimbat (i.e. nu au mai fost utilizate pentru producerea hranei vânatului). Ca urmare, marea majoritate au fost propuse spre a fi împădurite.
Rezumatul tezei de doctorat 18
Capitolul 4.
METODA DE LUCRU
4.1. CULEGEREA DATELOR
4.1.1. Identificarea şi selectarea plantaţiilor
Pentru identificarea suprafeţelor de cercetare, s-a recurs atât la consultarea amenajamentelor silvice
din perioada 1990-2009 cât şi la discuţii cu personalul silvic din zona de cercetare. În
amenajamentele silvice, la subcapitolul B.1.1. „Împăduriri în poieni şi goluri”, sunt menţionate unităţile
amenajistice în care, pe parcursul valabilităţii amenajamentului sunt făcute împăduriri propriu-zise.
Aceste terenuri sunt reprezentate de poieni care în majoritatea cazurilor erau folosite în vederea
producerii hranei pentru vânat. În cadrul acestui subcapitol sunt trecute şi terenurile dezgolite de
vegetaţie forestieră datorită unor calamităţi naturale şi în care lucrările de împădurire s-au desfăşurat
pe o perioadă mai lungă de timp, aceste plantaţii nefiind luate în considerare în acest studiu.
Identificarea acestora şi eliminarea lor din listă s-a făcut prin discuţii cu personalul silvic, cu localnicii
precum şi prin observaţii directe pe teren.
4.1.2. Amplasarea suprafeţelor de probă şi materializarea lor pe teren
În fiecare plantaţie identificată şi selectată s-a delimitat câte o suprafaţă de probă de 200 m2 de formă
dreptunghiulară (cu lungimea de 20 m şi lăţimea de 10 m). Suprafaţa de probă a fost amplasată astfel
încât să surprindă, cât mai fidel, condiţiile specifice plantaţiilor respective. Ca regulă generală, s-a
recurs la amplasarea ei în centrul plantaţiei, pentru a se evita efectul de margine. În cazul în care
terenul din cuprinsul plantaţiei a fost înclinat, s-a orientat lăţimea suprafeţei de probă pe curba de
nivel, iar lungimea ei pe linia de cea mai mare pantă pentru a surprinde cît mai bine variabilitatea de
pe această direcţie. În acest caz lungimii i-a fost aplicată corecţia supraunitară de pantă.
4.1.3. Măsurarea puieţilor din suprafaţa de probă şi determinarea dimensiunilor puietului mediu
Pentru determinările de biomasă, iniţial, în suprafaţa de probă delimitată, s-a măsurat şi înregistrat
diametrul la colet şi înălţimea tuturor puieţilor. Diametrul la colet s-a măsurat cu o clupă gradată
milimetric iar pentru măsurarea înălţimilor s-a folosit o prăjină telescopică gradată, de asemenea,
milimetric.
Capitolul 4. Metoda de lucru 19
Pentru a determina diametrul la colet al puietului mediu s-a folosit tehnica diametrului central (i.e.
diametrul corespunzător suprafeţei medii a suprafeţei de bază la nivelul coletului). Astfel, valorile din
suprafaţa de probă s-au ordonat crescător în funcţie de diametru şi s-a calculat pentru fiecare puiet
suprafaţa secţiunii la nivelul coletului, după care s-a însumat progresiv această suprafaţă. S-a adoptat
drept diametru al puietului mediu, diametrul în dreptul căruia valoarea suprafeţei cumulate a fost cea
mai apropiată de semisuma suprafeţei secţiunilor. Pentru determinarea înălţimii asociate diametrului
central, s-au determinat ecuaţiile de regresie ale celor două variabile (i.e. diametrul la colet şi
înălţimea), coeficientul de determinare fiind elementul decisiv în alegerea tipului de ecuaţie de
regresie. Astfel, pentru fiecare suprafaţă de probă, înălţimea puietului mediu s-a determinat folosind
acestă ecuaţie de regresie precum şi diametrul la colet al puietului mediu, determinat anterior.
4.1.4. Recoltarea biomasei
După determinarea dimensiunilor puietului mediu, din fiecare plantaţie au fost recoltaţi, în vederea
determinării biomasei, câte 10 puieţi cu dimensiunile (diametru la colet şi înălţime) cât mai apropiate
de cele ale puietului mediu. Ca urmare, au fost recoltaţi 250 de puieţi din plantaţii (i.e. câte 10 puieţi
din cele 25 de plantaţii) şi încă 20 de puieţi din pepinieră.
Pentru fiecare puiet au fost scoase rădăcinile
permanente (i.e. cu diametrul mai mare de 2 mm)
(figura 4.1.1). În situaţiile în care datorită apropierii
dintre exemplarele vecine dar şi dezvoltării sistemului
radicelar, rădăcinile acestora se întrepătrund, s-a
recurs la recoltarea tuturor rădăcinilor de pe suprafaţa
repartizată unui puiet. Aceasta s-a determinat ca un
dreptunghi, cu o latură egală cu distanţa dintre
rândurile de puieţi, iar cealalată egală cu distanţa
dintre puieţi pe rând, având în centru puietul de
recoltat. Înainte de a fi ambalate şi codificate în
vederea uscării, rădăcinile au fost curăţate de pământ
şi pietre şi spălate.
Măsurătorile şi recoltarea puieţilor s-au realizat în perioada de repaus vegetativ, în toamna anului
2008, primăvara şi toamna anului 2009, precum şi în primăvara anului 2010.
4.1.5. Recoltarea probelor de sol
Pentru recoltarea probelor de sol s-a executat câte un profil de sol în fiecare plantaţie, în centrul
suprafeţei de probă delimitate. S-au prelevat probe de sol din fiecare orizont identificat, ambalându-se
în pungi de plastic autosigilante.
Figura 4.1.1. Excavarea rădăcinilor unui puiet
în u.a. 76 E [Root digging in compartment 76 E]
Rezumatul tezei de doctorat 20
4.1.6. Măsurarea şi uscarea părţilor componente ale puieţilor
Separarea acelor de lujeri la molid este foarte dificilă în stare proaspătă. De aceea, s-a recurs la o
uscare preliminară a cetinii (i.e. ramuri şi ace). Astfel, cetina ambalată în saci, a fost introdusă în
etuvă la o temperatură de uscare de 80°C13 pentru două zile. Ulterior, acele au fost uşor desprinse de
pe lujeri şi s-au separat manual de partea lemnoasă, rezultând două fracţiuni: ace şi ramuri.
Fracţiunea ace s-a ambalat în pungi de hârtie şi
a fost uscată din nou (figura 4.1.2), la aceeaşi
temperatură (i.e. 80°C), până la masă
constantă (pentru încă 4 zile14), după care s-a
cântărit. Ramurile din coroană, după ce au fost
separate de ace, au fost introduse în aceiaşi
saci în care a fost ambalată cetina şi s-au
uscat, de asemenea, încă 4 zile, după care s-
au cântărit. Fusul a fost reconstituit din
segmentele în care a fost secţionat pe teren.
Măsurătorile au vizat lungimea totală, diametrul
la colet, diametrul de bază (dacă a fost cazul)
precum şi lungimea internodurilor şi diametrul la mijlocul lungimii lor. După efectuarea măsurătorilor
materialul a fost ambalat în pungi de hârtie, uscându-se în etuvă la temperatura de 80°C, timp de
şapte zile. Perioada de şapte zile a fost stabilită uscând un fus de dimensiuni maximale pentru acest
studiu, până la obţinerea masei constante. De asemenea, rădăcinile ambalate încă din faza de teren,
au fost uscate în etuvă la aceeaşi temperatură, timp de şapte zile, după care s-au cântărit.
4.2. PRELUCRAREA DATELOR
Pentru prelucrarea şi analiza statistică a datelor s-au folosit programele SPSS versiunea 17.0, S-
PLUS versiunea 6.0, Microsoft Office Excel 2007 şi XLSTAT versiunea 7.5.
4.2.1. Elaborarea ecuaţiilor alometrice la nivel de individ
Pentru elaborarea ecuaţiilor alometrice la nivel de individ, au fost utilizaţi atât puieţii recoltaţi din
plantaţii (i.e. 250 de puieţi) cât şi cei din pepinieră (i.e. 20 de puieţi). Ca urmare ecuaţiile alometrice
ale biomasei la nivel de individ, au fost dezvoltate pe baza unui număr de 270 de observaţii.
Ecuaţiile alometrice în care variabila dependentă este biomasa sunt de cele mai multe ori de forma
ecuaţiei putere (ecuaţia 4.2.1). Însă în acestă formă nu pot fi verificate condiţiile ce trebuie îndeplinite
13 A fost adoptată temperatura de uscare de 80°C, deoarece este suficient de ridicată pentru a asigura o uscare eficientă şi în acelaşi timp suficient de scăzută pentru a nu afecta structura lemnului (Alen et al., 2002); 14 Perioada de uscare a fost determinată prin uscarea unei probe reprezentative până la masă constant.
Figura 4.1.2. Uscarea biomasei în etuve [Drying tree components biomass in ovens]
Capitolul 4. Metoda de lucru 21
de valorile reziduale (i.e. normalitatea, homoscedasticitatea şi independenţa) şi, de aceea, se recurge
frecvent la transformarea datelor, prin logaritmare. Astfel, s-au logaritmat variabilele folosind
logaritmul natural, rezultând o regresie liniară simplă (ecuaţia 4.2.2). Modificând toate datele în
acelaşi sens, diferenţele relative dintre variabile nu se vor schimba, ci doar cele absolute, deoarece
se modifică unitatea de măsură (Field, 2005). Avantajul logaritmării datelor este acela că egalizează
varianţa de-a lungul axei Y, în mod normal, împrăştierea punctelor de-a lungul curbei de regresie fiind
mult mai mare la valori mari ale lui Y.
Prin logaritmarea ecuaţiei putere:
(Ecuaţia 4.2.1)
rezultă:
ln ln ln (Ecuaţia 4.2.2)
iar prin înlocuirea ln , ln , ln , rezultă următoarea ecuaţie liniară:
(Ecuaţia 4.2.3)
care prin transformare inversă ln
însă
(Ecuaţia 4.2.4)
unde B este biomasa, P reprezintă variabila independentă (i.e. diametrul la colet, înălţimea sau
vârsta), b0 reprezintă punctul de intersecţie al dreptei de regresie cu axa Y a biomasei, iar b1
reprezintă panta dreptei de regresie, care arată cu cât creşte valoarea logaritmată a biomasei la
creşterea cu o unitate a variabilei independente logaritmate.
În cazul regresiei duble, ecuaţia de regresie rezultată va fi de forma:
(Ecuaţia 4.2.5)
unde B este biomasa, P1 reprezintă prima variabilă independentă, P2 este cea de-a doua variabilă
independentă, b0, b1 şi b2 reprezintă coeficienţii regresiei.
În urma transformării inverse apare o eroare sistematică. Pentru atenuarea efectului acesteia, s-a
adoptat un factor de corecţie (Baskerville, 1972; Sprugel, 1983; Wood, 1986; Fownes şi Harrington,
1991), bazat pe eroarea standard a modelului ( ):
(Ecuaţia 4.2.6)
Ca urmare ecuaţiile 4.2.4 şi 4.2.5 vor avea următoarea formă:
Rezumatul tezei de doctorat 22
(Ecuaţia 4.2.7)
(Ecuaţia 4.2.8)
Ecuaţiile alometrice ale biomasei la nivel de arbore au fost elaborate prin regresia biomasei celor 270
de puieţi măsuraţi. Au fost elaborate atât ecuaţii alometrice pentru biomasa totală15 cât şi pentru cea a
elementelor componente (i.e. ace, ramuri, fus şi rădăcini), folosind drept predictori elementele
dendrometrice ale arborilor (i.e. diametrul la colet şi înălţimea).
Pentru evaluarea acurateţei modelelor s-au folosit atât coeficienţii de determinare (R2) cât şi valorile
raportul F16 (Fisher). Ulterior, s-a verificat îndeplinirea condiţiilor referitoare la valorile reziduale.
Pentru ca modelele statistice elaborate să poată fi considerate aplicabile, valorile reziduale17 trebuie
să îndeplinească anumite condiţii referitoare la: normalitatea, homoscedasticitatea (omogenitatea
varianţei) şi independenţa valorilor reziduale.
4.2.2. Elaborarea ecuaţiilor alometrice la nivel de arboret
În vederea elaborării ecuaţiilor alometrice la nivel de arboret, s-au determinat:
a. Biomasa puietului mediu determinată utilizând dimensiunile puietului mediu (i.e. diametrul la colet şi
înălţimea), în ecuaţia de regresie dublă a biomasei totale la nivel de individ.
b. Biomasa pe unitatea de suprafaţă. Pentru a determina biomasa la hectar, a fost multiplicată
biomasa puietului mediu cu numărul de puieţi la hectar. Numărul de puieţi la hectar a fost determinat
în funcţie de numărul de puieţi din suprafaţa de probă (suprafaţa de probă având 200 m2, numărul de
puieţi la hectar a fost calculat prin înmulţirea numărului de puieţi din suprafaţa de probă cu 50).
c. Biomasa componentelor puietului mediu a fost determinată folosind biomasa puietului mediu şi
media biomasei relative a componentelor (i.e. ace, ramuri, fus şi rădăcini) pentru cei 10 puieţi din
fiecare plantaţie. Biomasa relativă a componentelor a fost determinată pentru toţi cei 250 de puieţi, iar
pentru fiecare plantaţie s-a făcut media aritmetică a biomasei relative pentru fiecare din cele patru
componente a celor 10 puieţi. Pentru fiecare medie a biomasei relative a componentelor s-a calculat
şi coeficientul de variaţie.
Au fost elaborate modele în vederea estimării biomasei la hectar folosind variabile independente,
diametrul la colet al puietului mediu, înălţimea puietului mediu. Astfel, pentru fiecare din cele 25 de
suprafeţe luate în studiu s-a determinat biomasa puietului mediu precum şi biomasa componentelor
acestuia.
15 În cazul ecuaţiilor alometrice la nivel de individ, acest termen se referă la biomasa totală corespunzătoare unui individ (i.e. puiet); 16 Raportul F este raportul dintre varianţa explicată de model şi varianţa explicată de factorii întâmplători; 17 Valoarea reziduală reprezintă diferenţa dintre biomasa observată şi cea estimată, pentru o anumită valoarea a variabilei independente (e.g. diametrul la colet, diametrul de bază, înălţimea).
Capitolul 4. Metoda de lucru 23
4.2.3. Estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor
Pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor, cele 25 de plantaţii studiate au fost
stratificate atât pe categorii de bonitate a staţiunilor cât şi pe categorii de productivitate a arboretelor.
4.2.3.1. Stratificarea plantaţiilor în funcţie de bonitatea staţiunilor pentru molid
Pentru estimarea bonităţii staţionale s-au luat în considerare următorii factori ecologici: temperatura
medie anuală18 (T), precipitaţiile medii anuale (P), gradul de saturaţie în baze (V%), aciditatea solului
(pH), tipul de humus, textura solului şi expoziţia. Pornind de la aceşti factori ecologici şi de la fişa
ecologică pentru molid s-a putut face încadrarea fiecărui factor în clasele potenţialului biologic al
molidului (i.e. limitativ, suboptim şi optim). Pentru ca o staţiune să fie încadrată în categoria bonitate
superioară, toţi factorii ecologici au trebuit să fie în zona optimului (sau într-o clasă de mărime
superioară), iar factorii limitativi să lipsească. În categoria de bonitate inferioară au fost incluse
staţiunile în care toţi factorii ecologici erau limitativi sau cele în care doar unii factori au fost limitativi
iar restul în suboptim. Categoria staţiunilor de bonitate mijlocie a fost completată de cele care au
rămas după identificarea primelor două categorii.
4.2.3.2. Stratificarea plantaţiilor în funcţie de productivitatea acestora
Datorită faptului că factorii ecologici se pot compensa între ei într-o anumită măsură, simpla
cuantificare a acestora nu poate duce la estimări precise asupra bonităţii staţiunii. Ca urmare, pentru
stratificarea plantaţiilor s-a folosit productivitatea acestora, estimată cu ajutorul biomasei puietului
mediu şi vârstei acestuia.
În acest sens, s-au logaritmat atât biomasa cât şi vârsta, obţinându-se o regresie liniară. S-a
determinat ecuaţia liniară de regresie şi eroarea standard a acesteia. Utilizând aceste două elemente
s-au putut trasa două drepte paralele cu linia de regresie, care vor delimita plantaţiile de productivitate
mijlocie. Ecuaţiile limitelor au acelaşi coeficient de regresie, singura diferenţă fiind termenul liber. Ca
urmare, termenul liber al ecuţiilor pentru limita superioară şi cea inferioară a fost calculat prin
adăugarea, respectiv scăderea erorii standard a modelului, termenului liber al ecuaţiei de regresie.
Aceste limite au fost trasate conform regulii 68-95-99,7 (cunoscută şi sub denumirea de 3 sigma), în
care, unui interval de şase abateri standard (i.e. media ± 3 abateri standard) îi corespunde o
acoperire de 99,73% din observaţii. Ca urmare, dacă acest interval de 6 abateri standard este împărţit
în trei intervale a câte două abateri standard, atunci intervalul central (obţinut prin adunarea şi
scăderea unei abateri standard din medie) deţine 68,2% din observaţii, iar cele marginale deţin câte
18 Datele privind condiţiile meteorologice (i.e. temperatura medie anuală şi precipitaţiile medii anuale) din locaţiile studiate au fost preluate din WorldClim – Global Climate Data, un set de date la nivel mondial, cu rezoluţia de 30 de secunde (cu dimensiunea pixelului de 0,93 km × 0,93 km = 0,86 km2 la ecuator), iar cele referitoare la condiţiile din sol au fost determinate în laborator
Rezumatul tezei de doctorat 24
15,8%. Este binecunoscut faptul că, în cazul regresiei, eroarea standard a modelului reprezintă
omologul abaterii standard. Ca urmare, se poate deduce că intervalul central, corespunzător
arboretelor de productivitate mijlocie deţine 68,2% din plantaţii, mai precis 17 plantaţii din 25, iar
categoriile de productivitate superioară şi inferioară vor avea câte 4 plantaţii (i.e. 15,8% din 25).
Plantaţiile corespunzătoare punctelor plasate deasupra liniei superioare au fost incluse în categoria
de productivitate superioară, cele de sub linia inferioară în categoria de productivitate inferioară, iar
punctele rămase între cele două drepte paralele trasate, au fost incluse în categoria de productivitate
mijlocie.
4.2.3.2. Elaborarea ecuaţiilor alometrice pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor
Pentru fiecare categorie de bonitate sau productivitate identificată, a fost elaborată câte o ecuaţie de
regresie pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor, atât la nivel de individ cât şi la nivel
de arboret. În vederea estimării biomasei la nivel de individ pe baza vârstei puieţilor, s-a utilizat
biomasa puietului mediu, calculată la subcapitolul 4.2.2, iar pentru estimarea biomasei la nivel de
arboret a fost utilizată biomasa totală la hectar (calculată prin înmulţirea biomasei puietului mediu cu
numărul de puieţi pe unitatea de suprafaţă).
4.2.4. Estimarea Factorului de Conversie şi Expansiune a Biomasei (BCEF)
BCEF a fost calculat ca raport între biomasă şi volumul fusului. S-a calculat BCEF pentru biomasa
totală şi a componentelor atât la nivel de individ cât şi la nivel de arboret. Cu datele astfel determinate
au fost elaborate modele de regresie pentru estimarea BCEF în funcţie de elementele biometrice ale
puieţilor. Modelele simple, bazate pe o singură variabilă independentă sunt de tip exponenţial, iar
regresia dublă este de tipul ecuaţiei putere.
Pe lângă modelele elaborate pentru estimarea BCEF au mai fost elaborate şi modele pentru
estimarea volumului fusului şi a densităţii lemnului din fus, întrucât volumul fusului şi densitatea
acestuia intervin direct în estimarea biomasei prin folosirea BCEF. Pentru estimarea lor s-au folosit,
de asemenea, diametrul al colet şi înălţimea puieţilor.
4.2.4. Estimarea carbonului şi a dioxidului de carbon stocat la nivel de individ şi la nivel de arboret
Cantitatea de carbon stocată s-a calculat, adoptând o concentraţie medie a carbonului în biomasa
lemnoasă de 0,5 grame carbon la un gram de biomasă uscată.
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 25
Capitolul 5.
REZULTATE ŞI DISCUŢII
Rezultatele obţinute în urma măsurătorilor şi determinărilor efectuate au fost analizate prin prisma
relaţiei dintre biomasă şi elementele biometrice ale puieţilor, cât şi a relaţiei dintre biomasă şi vârstă
corelată cu condiţiile staţionale. Ca variabile dependente s-au folosit atât biomasa totală cât şi cea a
componentelor (la nivel de individ şi la nivel de arboret), iar ca variabile independente diametrul la
colet, înălţimea şi vârsta puieţilor. Aceste relaţii vor fi prezentate detaliat în subcapitolele următoare.
În studiul de faţă, datorită faptului că o parte însemnată a puieţilor au înălţimi mai mici decât înălţimea
corespunzătoare diametrului de bază (i.e. diametrul la 1,3 m), s-a folosit ca înlocuitor diametrul la
colet. Astfel, doar 110 din cei 270 de puieţi cărora li s-a determinat biomasa sunt mai înalţi de 1,3
metri şi deci prezintă acest parametru; chiar şi în cazul acestora (înălţimea totală fiind în general
redusă, de până la 5,5 m), această caracteristică este puţin relevantă. La puieţi, diametrul la colet
este mult mai reprezentativ decât diametrul de bază, măsurătorile nefiind afectate în măsură aşa de
mare de prezenţa neregularităţilor care se întâlnesc frecvent la arborii de dimensiuni mari. Deşi
înălţimea nu este un element dendrometric uzual folosit în prognoza biomasei (în cazul arborilor
maturi fiind dificil de măsurat pe teren), ea a fost utilizată în acest studiu, deoarece este un element
uşor măsurabil în cazul plantaţiilor tinere, chiar mai uşor decât diametrul la colet.
5.1. CONSIDERAŢII GENERALE PRIVIND VARIABILITATEA BIOMASEI TOTALE ŞI PE COMPONENTE
Relaţia dintre biomasă şi vârstă este o relaţie puternic influenţată de condiţiile staţionale dar şi de
factorii genetici. Ca urmare, pentru plantaţiile luate în studiu, vârsta puieţilor fiind între 1 şi 15 ani
(puieţii cu vârstele de 1 şi 2 ani au fost recoltaţi din pepinieră) cele mai mari valori ale biomasei s-au
înregistrat în u.a. 60 A, O.S. Azuga (i.e. în care vârsta puieţilor a fost de 13 ani), cel mai mare puiet
recoltat având o biomasă totală de 15531,2 g. Cele mai mici valori ale biomasei au fost întregistrate la
puieţii de un an, de sub un gram (i.e. cea mai mică valoare înregistrată fiind 0,37 g). Astfel, un puiet
ajunge ca după 13 ani să îşi mărească biomasa de până la 50 de mii de ori.
Pentru puieţii cu aceeaşi vârstă, condiţiile staţionale dar şi însuşirile de natură genetică, influenţează
creşterea diferenţiată a acestora. De exemplu, în cadrul categoriei de puieţi cu vârsta de 11 ani
diferenţele găsite au fost de aproape 15 ori, biomasa variind între 638,3 g în cazul unui puiet din u.a.
Rezumatul tezei de doctorat 26
24 C şi 9220,3 g în cazul unui puiet din u.a. 53 C. Diferenţe foarte mari au fost găsite şi la celelalte
categorii de vârstă.
5.2. ESTIMAREA BIOMASEI CU AJUTORUL ECUAŢIILOR ALOMETRICE
În elaborarea modelelor propuse pentru estimarea biomasei atât la nivel de individ cât şi la nivel de
arboret s-au folosit ca variabile independente, pe de o parte, caracteristicile biometrice ale puieţilor,
iar pe de altă parte, vârsta acestora. Ca urmare, aceste modele vor fi prezentate separat, atât pe
categorii de biomasă (i.e. la nivel de individ şi la nivel de arboret) cât şi pe grupe de variabile
independente.
5.2.1. Elaborarea de ecuaţii alometrice ale biomasei utilizând caracteristicile biometrice ale puieţilor
Utilizând ca variabile independente caracteristicile biometrice ale puieţilor (i.e. diametrul la colet şi
înălţimea) au fost elaborate ecuaţii alometrice în vederea estimării:
biomasei totale la nivel de individ;
biomasei componentelor la nivel de individ;
biomasei totale la nivel de arboret;
biomasei componentelor la nivel de arboret.
5.2.1.1. Ecuaţiile alometrice ale biomasei totale la nivel de individ
Pentru elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei totale la nivel de individ s-au folosit ca variabile
independente diametrul la colet şi înălţimea puieţilor. Ca urmare, au fost elaborate două regresii
simple, fiind utilizată fiecare variabilă independentă în parte şi o regresie dublă, în care au fost
folosite împreună cele două variabile independente. Aceste modele au fost codificate prin folosirea
literelor B şi I (prescurtare de la biomasă şi respectiv individ) şi o cifră de la 1 la 3.
Având în vedere atât analiza acurateţii cât şi analiza reziduală a modelelor elaborate, cele mai bune
modele s-au dovedit a fi modelele BI1 (i.e. cu variabila independentă diametrul la colet) şi BI3 (i.e. în
care s-au folosit împreună diametrul la colet cu înălţimea). Înălţimea, deşi oferă un grad bun de
predictibiliate a biomasei, având un coeficient de determinare de 0,963 (tabelul 5.2.1), nu îndeplineşte
toate ipotezele valorilor reziduale, folosirea acestei variabile independente fiind riscantă.
Biomasa rezultată prin aplicarea regresiilor simple prezintă valori uşor diferite. Astfel, dacă prin
aplicarea modelului BI1 biomasa maximă înregistrată pentru valoarea limită a intervalului de diametre
studiat (i.e. 10,0 cm) este de circa 12,7 kg, în urma aplicării modelului BI2, bazat pe înălţime, s-a
înregistreat o valoare a biomasei corespunzătoare înălţimii maxime de circa 15,0 kg (figura 5.2.1).
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 27
Tabelul 5.2.1. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei totale la nivel de individ [The allometric equations proposed for total biomass estimation at single tree level]
Modelul R2 Raportul F Ecuaţia alometrică
BI1 0,988 20516,3 B 0,243 D , 1,018
BI2 0,936 3634,6 B 0,002 H , 1,103
BI3 0,991 12902,9 B 0,095 D , H , 1,015
– biomasa, în g; – diamertrul la colet, în mm; – înălţimea, în cm
Figura 5.2.1. Biomasa unui puiet în funcţie de diametrul la colet (a), înălţime (b) şi de ambele variabile (c) rezultată prin aplicarea ecuaţiilor alometrice elaborate
[Single tree biomass as a function of root collar diameter (a) height (b) and both independent variables (c) resulted from elaborated allometric equations]
Totodată, dacă se consideră ca reper pentru comparaţie, biomasa rezultată prin aplicarea regresiei
duble, atunci diferenţele dintre aceasta şi biomasa rezultată prin aplicarea celor două regresii simple
bazate pe diametrul la colet sau înălţime, prezintă diferenţe însemnate. Modelul elaborat prin folosirea
înălţimii ca variabilă independentă prezintă diferenţe ale biomasei estimate de până la 70% faţă de
cea estimată de regresia dublă. Această diferenţă este înregistrată însă pentru puieţii foarte mici, cu
a b
c
Rezumatul tezei de doctorat 28
diametrul la colet de sub 1,0 cm, unde valorile absolute ale biomasei şi deci ale diferenţelor sunt
foarte mici. Cea mai mică diferenţă relativă dintre biomasa rezultată prin aplicarea modelelor BI3 şi
BI2, de circa 5%, se înregistrează pentru puieţii cu diametrul la colet de aproximativ 1,0 cm, după
care diferenţele cresc treptat, până la circa 15% pentru puieţii cu diametrul la colet de 10 cm. Însă cu
cât creşte valoarea diametrului la colet, creşte şi diferenţa de biomasă în valori absolute, aceasta
ajungând şi la circa 2,0 kg pentru puieţii cu diametrul la colet de 10 cm. Dacă modelul BI2
supraestimează biomasa la nivel de individ faţă de regresia dublă, luată ca reper, modelul BI1
prezintă o estimare a biomasei mult mai apropiată de acest reper. Astfel, modelul bazat pe diametrul
la colet înregistrează o supraestimare a biomasei pentru puieţii cu diametrul mai mic de aproximativ
5,0 cm şi o uşoară subestimare, pentru puieţii cu diametrul la colet mai mare. Acestă subestimare,
pentru valorile maxime ale intervalului de diametre la colet studiat, sunt de aproximativ 3,3% în valori
relative şi aproximativ 0,43 kg în valori absolute (figura 5.2.2).
Figura 5.2.2. Diferenţele în valori absolute (a) şi relative (b) dintre biomasa estimată cu ajutorul modelului bazat
pe ambele variabile independente (BI3), considerat ca referinţă şi biomasa estimată prin aplicarea modelelor simple (i.e. BI1 şi BI2), în funcţie de diametrul la colet
[The absolute (a) and relative (b) biomass differences between double regression results considered as refference and biomass resulted from root collar diameter based model and height based model, as a function of
root collar diameter]
-1,00
-0,50
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00
Bio
mas
a (k
g)
Diametrul la colet (cm)
BI1 BI2
-30,00
-20,00
-10,00
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00
Proc
ente
(%)
Diametrul la colet (cm)
BI1 BI2
a
b
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 29
5.2.1.2. Ecuaţiile alometrice ale biomasei componentelor la nivel de individ
Asemănător biomasei totale, biomasa componentelor poate fi estimată folosind elementele biometrice
ale puieţilor. Din punctul de vedere al coeficientului de determinare, pentru toate variabilele
dependente, diametrul la colet s-a dovedit a fi cea mai bună variabilă independentă, explicând peste
98% din varianţă, în toate cazurile (tabelul 5.2.2).
Tabelul 5.2.2. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei componentelor, la nivel de individ [The allometric equations proposed for estimation of single tree component biomass]
Dintre cele trei modele propuse pentru estimarea biomasei acelor, diametrul la colet redă modelul cu
coeficientul de determinare cel mai mare (i.e. modelul AFI1). Adăugând înălţimea ca variabilă
independentă pe lângă diametrul la colet, modelul AFI1 nu este îmbunătăţit, creşterea coeficientului
de determinare fiind nulă. O creştere mică (i.e. de 0,001 şi 0,002) este înregistrată în cazul modelelor
RMI3 şi respectiv RDI3. În cazul modelelor FSI3, BTI3 şi BLI3, prin adăugarea înălţimii alături de
diametrul la colet s-a realizat o creştere a coeficientului de determinare cu până la 0,007 unităţi.
Aceste situaţii sunt întâlnite şi în cazul ecuaţiilor publicate de Pajtik şi colaboratorii (2008), ale căror
coeficienţi de determinare sunt apropiaţi de cei obţinuţi în cadrul acestei lucrări.
Modelul R2 Raportul F Ecuaţia alometrică
AFI1 0,982 13810,6 B 0,089 D , 1,035
AFI2 0,934 3691,5 B 0,001 H , 1,130
AFI3 0,982 7242,6 B 0,049 D , H , 1,033
RMI1 0,985 16214,1 B 0,027 D , 1,028
RMI2 0,921 2895,3 B 0,0002 H , 1,154
RMI3 0,986 8502,9 B 0,016 D , H , 1,026
FSI1 0,988 22904,4 B 0,068 D , 1,033
FSI2 0,978 11711,9 B 0,0004 H , 1,064
FSI3 0,995 27168,1 B 0,009 D , H , 1,014
RDI1 0,982 14685,8 B 0,066 D , 1,049
RDI2 0,956 5899,5 B 0,0005 H , 1,122
RDI3 0,984 8318,3 B 0,021 D , H , 1,043
BTI1 0,989 23373,2 B 0,221 D , 1,033
BTI2 0,966 7640,7 B 0,001 H , 1,100
BTI3 0,996 15684,8 B 0,056 D , H , 1,024
BLI1 0,991 30404,1 B 0,079 D , 1,028
BLI2 0,971 8827,8 B 0,0004 H , 1,098
BLI3 0,995 24913,6 B 0,017 D , H , 1,017
– biomasa, în g; – diametrul la colet, în mm; – înălţimea, în cm
Rezumatul tezei de doctorat 30
Prin calcularea şi interpretarea valorii raportului F, a fost confirmat faptul că diametrul la colet oferă o
precizie mai mare în estimarea biomasei decât înălţimea. Situaţia în care s-au folosit împreună
ambele variabile independente pentru estimarea biomasei fusului (i.e. modelul FSI3), iese din nou în
evidenţă, fiind singurul model în care valoarea raportului F a crescut faţă de cea a modelului FSI1 (i.e.
cu aproximativ 16%) (tabelul 5.2.2).
Pentru intervalului dimensional studiat, dintre cele patru componente ale unui puiet, aparatul foliar
prezintă cea mai mare cantitate de biomasă, urmat de biomasa ramurilor, fusului şi a rădăcinilor.
Modelele bazate pe înălţime înregistrează o supraevaluare a biomasei componentelor, ca în cazul
biomasei totale. Dacă pentru limita superioară a intervalului de diametre la colet, modelul bazat pe
acestă variabilă independentă a estimat o biomasă a acelor de circa 4,2 kg, pentru limita superioară a
intervalului de înălţimi studiat, modelul bazat pe înălţime a supraevaluat biomasa aceleiaşi
componente cu circa 45%, evaluând-o la aproximativ 6,1 kg (figura 5.2.3).
Figura 5.2.3. Biomasa componentelor, în funcţie de diametrul la colet
[Tree components biomass by root collar diameter]
În concluzie, pentru biomasa fusului, deşi modelul bazat pe diametrul la colet oferă o bună putere de
estimare, datorită faptului că prin folosirea împreună a celor două variabile independente a rezultat o
creştere considerabilă a coeficientului de determinare, este indicat a fi folosit modelul FSI3. În cazul
celorlalte componente, modelele bazate pe diametrul la colet reprezintă cel mai bun compromis
deoarece creşterea redusă a coeficientului de determinare rezultată prin folosirea împreună a celor
două variabile independente nu justifică efortul suplimentar de măsurare a înălţimii puieţilor.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00
Bio
mas
a (k
g)
Diametrul la colet (cm)
AceRamuriFusRădăciniBiomasa supraterană totalăBiomasa supraterană lemnoasă
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 31
5.2.1.3. Elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei totale a puieţilor la nivel de arboret
5.2.1.3.1. Determinarea biomasei puietului mediu şi a biomasei totale pe unitatea de suprafaţă
În vederea determinării biomasei totale a puieţilor pe unitatea de suprafaţă, pentru fiecare suprafaţă
de probă s-a calculat biomasa puietului mediu, aceasta fiind apoi extrapolată la numărul total de puieţi
de pe unitatea de suprafaţă (i.e. hectarul).
Pentru determinarea biomasei puietului mediu s-a folosit regresia dublă elaborată pentru estimarea
biomasei totale la nivel de individ şi dezvoltată pe baza celor 270 de puieţi cărora li s-a determinat
biomasa:
B 0,095 D , H , 1,015 (Ecuaţia 5.2.1)
în care: - diametrul la colet al puietului mediu;
- înălţimea puietului mediu.
Pe baza dimensiunilor tuturor puieţilor din suprafaţa de probă, pentru fiecare suprafaţă de probă, s-au
determinat dimensiunile puietului mediu (i.e. diametrul la colet şi înălţimea). Diametrul la colet al
puietului mediu şi înălţimea corespunzătoare acestuia au fost determinate după metodologia
prevăzută la subcapitolul 4.2. Ca urmare, prin folosirea ecuaţiei 5.2.1 şi a diamensiunilor puietului
mediu s-a putut determina, pentru fiecare suprafaţă de probă, biomasa puietului mediu, care variază
între 34,3 g (în u.a. 46 B) şi 12183,3 g (în u.a. 60 A) (tabelul 5.2.3). Numărul de puieţi la hectar a fost
determinat prin extrapolarea numărului de puieţi din suprafaţa de probă şi a variat între 3050 şi 5300
cea din urmă desime fiind întâlnită frecvent în cazul plantaţiilor instalate pe terenuri cu panta foarte
mare şi unde dinstanţele reduse la orizont dintre puieţi au fost probabil subapreciate la instalare.
Biomasa totală a puieţilor la hectar a fost calculată ca produs al biomasei puietului mediu şi numărului
mediu de puieţi la hectar. Aceasta variază între 81,8 kg (u.a. 46 B) şi 43250,7 kg (u.a. 60A) biomasă
uscată la hectar (tabelul 5.2.3).
Tabelul 5.2.3. Biomasa puietului mediu şi biomasa totală a puieţilor la hectar, în suprafeţele de probă investigate [Mean tree biomass and total biomass per hectare in the investigated plots]
Nr. crt. u.a.
Dimensiuni puiet mediu Vârsta Biomasa puietului mediu
Număr puieti la hectar
Biomasa totală a puieţilor la hectarD0 H
cm cm ani g puieţi/ha kg
1 91 I 0,9 67 4 47,5 5200 247,0
2 46 B 0,8 54 6 34,3 5300 181,8
3 104 F 1,0 78 6 62,6 4800 300,5
Rezumatul tezei de doctorat 32
Nr. crt. u.a.
Dimensiuni puiet mediu Vârsta Biomasa puietului mediu
Număr puieti la hectar
Biomasa totală a puieţilor la hectarD0 H
cm cm ani g puieţi/ha kg
4 90 J 1,3 73 7 101,5 4950 502,4
5 PF 1 1,3 86 7 109,3 3750 409,9
6 66 1,8 107 7 227,9 4050 923,0
7 59 E 1,8 90 7 210,8 3050 642,9
8 42 B 2,6 112 8 477,7 4500 2149,7
9 21 F 2,3 71 8 305,9 3650 1116,5
10 29 1,4 80 8 122,3 3300 403,6
11 44 C 1,6 71 8 150,4 4600 691,8
12 2 E 2,4 104 8 395,0 3950 1560,3
13 60 C 2,1 122 8 327,0 3050 997,4
14 2 F 2,8 120 9 569,7 5000 2848,5
15 50 A 3,5 166 9 1020,7 4650 4746,3
16 57 4,3 234 9 1783,1 4800 8558,9
17 53 C 8,6 353 11 8331,1 3400 28325,7
18 24 C 3,0 156 11 734,1 3350 2459,2
19 77 A 5,7 304 11 3483,2 4050 14107,0
20 76 E 6,5 325 12 4641,5 4300 19958,5
21 59 A 7,3 369 12 6168,5 4700 28992,0
22 106 A 5,0 218 12 2319,5 3100 7190,5
23 60 A 9,5 532 13 12183,3 3550 43250,7
24 PF 2 6,6 341 13 4887,2 4400 21503,7
25 46 E 7,5 436 15 7012,9 4550 31908,7
5.2.1.3.2. Ecuaţiile alometrice ale biomasei totale la nivel de arboret
Variabilele independente utilizate pentru elaborarea ecuaţiilor de regresie ale biomasei totale la nivel
de arboret (pe unitatea de suprafaţă), au fost diametrul la colet şi înălţimea puietului mediu. Modelele
elaborate pentru estimarea biomasei totale a puieţilor pe unitatea de suprafaţă prezintă o acurateţe
ridicată având coeficienţi de determinare mai mari de 0,95 (tabelul 5.2.4). Ierarhia acurateţii modelelor
propuse se repetă ca în cazul modelelor elaborate pentru estimarea biomasei la nivel de individ. Cea
mai mare valoare a coeficientului de determinare o prezintă modelul BA3 însă cu doar 0,6% mai mare
decât cea a modelului BA1. În plus, creşterea redusă a coeficientului de determinare este asociată cu
o scădere a raportului F.
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 33
Tabelul 5.2.4. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei totale la hectar [The allometric equations proposed for estimation of total biomass per hectare]
Modelul R2 Raportul F Ecuaţia alometrică
BA1 0,985 1615,2 W 236,749 D , 1,023
BA2 0,952 456,1 W 0,012 H , 1,080
BA3 0,991 1187,3 W 16,055 D , H , 1,015
– biomasa la hectar, în kg; – diametrul la colet al puietului mediu, în cm; – înălţimea puietului mediu, în cm
Biomasa estimată cu ajutorul modelului bazat pe diametrul la colet al puietului mediu variază între
aproximativ 0,14 t ha-1 pentru o plantaţie al cărei puiet mediu are diametrul la colet de 0,8 cm şi
aproximativ 43,9 t ha-1 pentru o plantaţie cu diametrul la colet al puietului mediu de 9,5 cm (figura
5.2.4). Aceste limite ale biomasei estimate se modifică dacă estimarea se face în funcţie de înălţimea
puieţilor. Intervalul de variaţie al biomasei rezultate în urma aplicării regresiei duble, care oferă şi cele
mai fidele estimări, a fost între 0,15 t ha-1 şi 49,9 t ha-1, mult mai apropiat de cel redat de modelul
bazat pe diametrul la colet al puietului mediu. Ca şi în cazul biomasei la nivel de individ, înălţimea, ca
şi variabilă independentă a generat o supraestimare a biomasei. În concluzie, pentru estimarea
biomasei totale la nivel de arboret se recomandă, ca variabilă independentă diametrul la colet al
puietului mediu (i.e. modelul BA1).
Figura 5.2.4. Biomasa la hectar în funcţie de diametrul la colet (a), înălţime (b) şi de ambele variabile (c)
rezultată prin aplicarea ecuaţiilor alometrice elaborate [Stand biomass as a function of root collar diameter (a) height (b) and both independent variables (c) resulted
from elaborated allometric equations]
a b
c
Rezumatul tezei de doctorat 34
5.2.1.4. Elaborarea ecuaţiilor alometrice ale biomasei componentelor la nivel de arboret
5.2.1.4.1. Determinarea biomasei componentelor puieţilor pe unitatea de suprafaţă
a. Biomasa acelor pe unitatea de suprafaţă
Media biomasei relative a acelor, calculată ca medie simplă, a variat între 27,37% pentru cea mai
vârstnică plantaţie şi 40,11% pentru u.a. 2 F. Pentru fiecare medie s-a calculat şi coeficientul de
variaţie (cv), care a fost cuprins între între 4,83% (în u.a. 76 E) şi 17,85% (în u.a. 104 F). Ca urmare,
biomasa uscată a acelor la hectar a variat între 66,8 kg în u.a. 46 B şi 12702,7 kg în u.a. 60 A.
b. Biomasa ramurilor pe unitatea de suprafaţă
Media biomasei relative a ramurilor, folosită la determinarea biomasei ramurilor puietului mediu, a
variat între 13,76% (în u.a. 46 B) şi 28,26% (în u.a. 106 A). Coeficientul de variaţie a avut valori destul
de reduse, între 4,58% (în u.a. 76 E) şi 15,19% (în u.a. 46 B). Biomasa ramurilor puietului mediu a
prezentat un maxim de 3010,5 g în u.a. 60 A. Multiplicând biomasa ramurilor puietului mediu cu
numărul de puieţi la hectar a rezultat o cantitate de biomasă la hectar de până la 10,7 tone biomasă
uscată, valoarea maximă fiind pentru aceeaşi unitate amenajistică.
c. Biomasa fusului pe unitatea de suprafaţă
Biomasa relativă a fusului a avut valori între 18,23% în u.a. 2 F şi 32,9% în u.a. 104 F, prezentând
valori extreme ale coeficientului de variaţie între 6,12% (în u.a. 46 E) şi 17,75% (în u.a. 60 A).
Biomasa fusului la hectar, calculată ca în cazul componentelor anterioare, a variat între 40,9 kg (în
u.a. 46 B) şi 13,9 t (în u.a. 60 A).
d. Biomasa rădăcinilor pe unitatea de suprafaţă
În cazul rădăcinilor, media biomasei relative a celor 10 exemplare din fiecare plantaţie a fost între
14,02% (în u.a. 60 A) şi 26,97% (în cazul u.a. 46 B), observându-se o descreştere a acesteia cu
vârsta. S-a ajuns astfel la un maxim al biomasei rădăcinilor la hectar de 5,87 t, înregistrat în u.a. 60 A,
cu toate că în aceasă u.a. media biomasei relative a rădăcinilor a avut cea mai mică valoare.
5.2.1.4.2. Ecuaţiile alometrice ale biomasei componentelor la nivel de arboret
Au fost elaborate câte trei modele pentru biomasa fiecărei componente (i.e. biomasa acelor, biomasa
ramurilor, biomasa fusului, biomasa rădăcinilor, biomasa supraterană totală şi biomasa supraterană
lemnoasă), respectiv câte două regresii simple şi una dublă, prin combinarea celor două variabile
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 35
independente, rezutând astfel 18 ecuaţii de regresie care au fost codificate folosind două litere
(provenind de la prescurtarea denumirii componentei) urmate de litera A (prescurtare de la arboret) şi
o cifră de la 1 la 3, indicând numărul modelului.
Ca regulă generală, pentru fiecare componentă, modelul bazat pe diametrul la colet al puietului mediu
a oferit valori ale coeficientului de determinare şi ale raportului F mai mari decât cele ale modelelor
bazate pe înălţimea puietului mediu. Deşi pentru toate componentele prin folosirea ambelor variabile
s-a realizat o creştere a coeficientului de determinare, într-un singur caz s-a produs şi creşterea
raportului F şi anume în cazul fusului (tabelul 5.2.5). Asemănător modelelor pentru estimarea
biomasei la nivel de individ, înălţimea a oferit cele mai bune rezultate în cazul biomasei fusului.
Tabelul 5.2.5. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei componentelor la hectar [The allometric equations proposed for estimation of tree component biomass per hectare]
Model R2 Raportul F Ecuaţia alometrică
AFA1 0,985 1509,7 W 84,184 D , 1,023
AFA2 0,936 335,2 W 0,006 H , 1,104
AFA3 0,987 810,2 W 18,412 D , H , 1,022
RMA1 0,988 1960,6 W 42,098 D , 1,022
RMA2 0,944 387,0 W 0,001 H , 1,111
RMA3 0,991 1193,9 W 5,270 D , H , 1,018
FSA1 0,973 827,1 W 59,145 D , 1,044
FSA2 0,969 716,3 W 0,003 H , 1,051
FSA3 0,989 971,5 W 0,455 D , H , 1,019
RDA1 0,979 1085,7 W 50,149 D , 1,030
RDA2 0,943 382,1 W 0,004 H , 1,085
RDA3 0,983 655,1 W 4,609 D , H , 1,025
BTA1 0,986 1651,6 W 186,420 D , 1,023
BTA2 0,952 461,1 W 0,008 H , 1,081
BTA3 0,991 1236,7 W 12,037 D , H , 1,015
BLA1 0,984 1405,6 W 102,105 D , 1,028
BLA2 0,961 562,0 W 0,003 H , 1,070
BLA3 0,992 1369,6 W 2,770 D , H , 1,014
– biomasa, în kg; – diametrul la colet al puietului mediu, în cm; – înălţimea puietului mediu, în cm
Biomasa componentelor la hectar, urmează aceeaşi ierarhie ca şi în cazul biomasei componentelor la
nivel de individ. Pentru limita superioară a intervalului de diametre (i.e. diametrul la colet al puietului
mediu de 9,5 cm), modelul bazat pe diametrul la colet a estimat o biomasă de 14,1 t ha-1 pentru ace,
12,2 t ha-1 pentru ramuri, 10,9 t ha-1 pentru fus şi 7,1 t ha-1 pentru rădăcini (figura 5.2.5). Şi pentru
biomasa componentelor la hectar, modelele bazate pe diametrul la colet au condus la estimări mult
Rezumatul tezei de doctorat 36
mai apropiate cantitativ de modelele de regresie dublă. Ca urmare, modelele recomandate sunt cele
bazate pe diametrul la colet.
Figura 5.2.5. Biomasa componentelor, în funcţie de diametrul la colet al puietului mediu
[Biomass of tree components, by root collar diameter of the mean tree]
5.2.2. Estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor şi analiza relevanţei acesteia
Relaţia dintre variabilele independente de natură biometrică (i.e. diametrul şi înălţimea) şi biomasă nu
este afectată foarte mult de condiţiile staţionale. În schimb, relaţia dintre vârstă şi biomasă este
puternic influenţată de condiţiile staţionale prin rata diferită a acumulărilor, având şi o variabilitate mult
mai mare decât cea dintre elementele biometrice şi biomasă. Pe de altă parte, vârsta este elementul
cel mai uşor cuantificabil pentru o plantaţie, fiind totodată şi cel mai precis de determinat. De aceea,
la elaborarea ecuaţiilor biomasei funcţie de vârstă s-a avut în vedere separarea plantaţiilor, fie în
categorii de bonitate a staţiunilor, fie în categorii de productivitate a culturilor.
5.2.2.1. Separarea plantaţiilor pe categorii de bonitate a staţiunilor
Estimarea bonităţii staţiunilor cu ajutorul factorilor ecologici a fost realizată folosind metodologia
propusă de Chiriţă în 1977. La alegerea factorilor ecologici, s-a ţinut cont de factorii ecologici prezenţi
în fişa staţională a molidului. Pentru cele 25 de plantaţii au fost determinaţi sau estimaţi următorii
factori ecologici: temperatura medie anuală, precipitaţiile medii anuale, altitudinea, expoziţia, gradul
de saturaţie în baze, aciditatea, tipul de humus, volumul edafic, profunzimea şi textura solului. Primele
două suprafeţe (i.e. din pepiniera Timişul de Sus) nu au fost incluse în această analiză, datorită
faptului că în pepinieră, de regulă, sunt aplicate îngrăşăminte rezultând valori incorecte ale datelor, iar
bonitatea staţiunilor este superioară în majoritatea cazurilor. După acestă metodologie propusă de
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
45,00
50,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00
Bio
mas
a la
hec
tar (
t)
Diametrul la colet al puietului mediu (cm)
Ace RamuriFusRădăciniBiomasă supraterană totalăBiomasă supraterană lemnoasă
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 37
Chiriţă în 1977, categoria de bonitate inferioară, nu a fost regăsită în cadrul acestui studiu, deoarece
nu a fost nicio situaţie în care toţi factorii să fie încadraţi în categoria limitativ şi nici situaţia în care unii
factori sunt limitativi iar restul în suboptim. În toate cazurile, cel puţin 5 din cei 10 factori au fost
încadraţi în optim.
În urma aplicării metodologiei, 18 plantaţii au fost încadrate în categoria de bonitate superioară, iar
diferenţa de 7 plantaţii au fost incluse în categoria de bonitate mijlocie (tabelul 5.2.6).
Tabelul 5.2.6. Calificativele factorilor ecologici în funcţie de potenţialul biologic al molidului, precum şi rezultanta estimată (i.e. bonitatea staţiunii) [The grading of ecological factors according to the biological potential of Norway spruce and their estimated outcome (i.e. site index)]
u.a.
Tem
pera
tura
m
edie
anu
ală
Prec
ipita
ţiile
m
edii
anua
le
Alti
tudi
nea
Expo
zitia
Gra
dul d
e sa
turaţie
în
baze
(V %
)
pH
Tipu
l de
hum
us
Volu
mul
ed
afic
Prof
unzi
mea
so
lulu
i
Text
ura
Bon
itate
a
91 I o o o o o o o o s o Sup
46 B s o s o o s o o o o Sup
104 F o o o o o s o o o o Sup
90 J o s o o s o o o o o Sup
PF o s o o o o o o o o Sup
66 o s s o s s o s o o Sup
59 E o o s o o o o o o s Sup
42 B o s o o o o o o o s Sup
21 F o o o s o o o o o o Sup
29 o o o o o o o o o o Sup
44 C o o o o o o o s o s Sup
2 E o o o s o o s o o o Sup
60 C o o o o o o o l s s Mjl
2 F o o o s o o s o o o Sup
50 A o l s o o s o o o o Mjl
57 o o o o o o o o o o Sup
53 C o o o s o o o s o o Sup
24 C o l s o o o o s o o Mjl
77 A o s o s o o o o o o Sup
76 E o o o s o o o o o o Sup
59 A o l s o o s o s s o Mjl
106 A l o s s o o o s o o Mjl
60 A o o o o o o o l s o Mjl
PF o l o o o o o o o o Mjl
46 E o o o o o o o o o s Supo – optim, s – suboptim, l – valori limitative Sup – bonitate superioară, Mjl – bonitate mijlocie, Inf – bonitate inferioară
Rezumatul tezei de doctorat 38
5.2.2.2. Separarea plantaţiilor pe categorii de productivitate
Pentru separarea plantaţiilor în categorii de productivitate, s-a propus o metodă ce foloseşte biomasa
puietului mediu şi vârsta acestuia. Datorită faptului că relaţia dintre biomasă şi vârstă nu este una
liniară, s-a recurs la liniarizarea ei, transformând variabilele prin logaritmare. Ca urmare, a fost
determinată ecuaţia de regresie (ecuaţia 5.2.2) fiind calculată şi eroarea standard a modelului, care
este egală cu 0,7316. Pornind de la ecuaţia liniară de regresie au putut fi trasate limitele superioară
(dată de ecuaţia 5.2.3) şi cea inferioară (dată de ecuaţia 5.2.4), prin adăugarea respectiv scăderea
erorii standard a modelului din termenul liber al ecuaţiei de regresie:
Ecuaţia de regresie: ln 5,1896 5,3595 ln (Ecuaţia 5.2.2)
Limita superioară: ln 4,4580 5,3595 ln (Ecuaţia 5.2.3)
Limita inferioară: ln 5,9212 5,3595 ln (Ecuaţia 5.2.4)
în care este biomasa puietului mediu, iar este vârsta acestuia.
În figura 5.2.6 sunt prezentate punctele regresiei, dreapta de regresie (punctată), şi cele două limite.
Punctele de deasupra limitei superioare, marcate cu triunghi albastru, redau plantaţiile de
productivitate superioară. Punctele de sub limita inferioară (i.e. marcate cu romb de culoarea roşie)
redau pe cele de productivitate inferioară, iar punctele dintre cele două limite (cerc de culoare verde)
redau plantaţiile încadrate în categoria de productivitate mijlocie.
Figura 5.2.6. Estimarea productivităţii plantaţiilor studiate în funcţie de biomasa şi vârsta puietului mediu
[Estimation of stand productivity by mean tree biomass and age]
Plantaţiile de productivitate superioară au fost identificate în următoarele unităţi amenajistice: 91 I, 57,
53 C şi 60 A, iar cele de productivitate inferioară sunt: 46 B, 29, 44 C şi 24 C, restul fiind încadrate în
categoria de productivitate mijlocie.
1,90
2,90
3,90
4,90
5,90
6,90
7,90
8,90
9,90
1,20 1,40 1,60 1,80 2,00 2,20 2,40 2,60 2,80
ln (B
iom
asă)
ln (Vârstă)
Productivitate superioară
Productivitate mijlocie
Productivitate inferioară
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 39
5.2.2.3. Ecuaţiile de regresie ale biomasei în funcţie de vârsta puieţilor analiza relevanţei acestora
În vederea elaborării de ecuaţii ale biomasei în funcţie de vârstă, plantaţiile s-au stratificat atât pe
categorii de bonitate staţională, cât şi pe categorii de productivitate a plantaţiilor. Au fost elaborate
ecuaţii pentru fiecare din aceste categorii, dar şi ecuaţii generale (i.e. independente de condiţiile
staţionale şi de productivitate). Toate variabilele au fost logaritmate în prealabil, rezultând ecuaţii
liniare.
Separând plantaţiile în categorii de bonitate a staţiunilor pe baza criteriilor luate în considerare, nu a
fost atins scopul urmărit şi anume creşterea puterii de estimare a modelelor. Din contră, aceste valori
au scăzut foarte mult. De asemenea, au crescut şi erorile de determinare ale coeficienţilor regresiei.
În schimb, stratificarea plantaţiilor pe categorii de productivitate a dus la o îmbunătăţire a modelului
general, reflectată atât prin creşterea coeficientului de determinare cât şi a raportului F (tabelul 5.2.7).
Tabelul 5.2.7. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor [The allometric equations proposed for biomass estimation by tree age]
Variabila dependentă Categorie R2 Raportul F Ecuaţia de regresie
Biomasă puiet
Generală 0,837 118,4 0,0000056 , 1,348
Bonitate Superioară 0,797 67,7 0,0000070 , 1,358
Bonitate Mijlocie 0,718 15,8 0,0000012 , 1,273
Productiviate Superioară 0,991 212,6 0,0000575 , 1,046
Productiviate Mijlocie 0,944 270,9 0,0000028 , 1,071
Productiviate Inferioară 0,991 340,6 0,0000038 , 1,007
Biomasă la hectar
Generală 0,813 100,2 0,0000318 , 1,378
Bonitate Superioară 0,782 61,9 0,0000391 , 1,374
Bonitate Mijlocie 0,653 12,2 0,0000029 , 1,395
Productiviate Superioară 0,996 505,0 0,0004965 , 1,006
Productiviate Mijlocie 0,931 208,2 0,0000098 , 1,091
Productiviate Inferioară 0,952 39,3 0,0000734 , 1,044
– biomasa, în kg (puiet), în t (la hectar); – vârsta puieţilor, în ani
În figura 5.2.7 se poate observa că, în partea a doua a intervalului de vârstă studiat, modelul elaborat
pentru plantaţiile din staţiuni de bonitate mijlocie prezintă valori estimate mai mari decât cele ale
modelului elaborat pentru plantaţiile de bonitate superioară. Această situaţie contravine prezumţiei
iniţiale, şi anume cum că plantaţiilor din staţiuni de bonitate superioară le sunt atribuite creşteri mai
intense ale puieţilor şi deci cantităţi mai mari de biomasă pentru aceeaşi vârstă. Aceeaşi situaţie este
întâlnită atât în cazul biomasei la nivel de individ cât şi în cazul biomasei la hectar.
Rezumatul tezei de doctorat 40
Figura 5.2.7. Biomasa totală la nivel de individ (a) şi la hectar (b) în funcţie de vârsta puieţilor
[Single tree biomass (a) and stand biomass (b) by tree age]
Deşi prin separarea plantaţiilor pe categorii de bonitate a staţiunilor pe baza metodei propuse de
Chiriţă în 1977, dintre categoriile de bonitate ale staţiunii nu au fost surprinse decât cea superioară şi
cea mijlocie, rezultatele indică faptul că acest tip de separare a plantaţiilor nu este recomandabil în
cazul plantaţiilor investigate în acest studiu. În schimb, în urma separării plantaţiilor pe categorii de
productivitate, rezultatele au arătat clar, că în condiţiile în care se urmăreşte elaborarea de modele
ale biomasei în funcţie de vârstă, trebuie să se ţină seama de stratificarea plantaţiilor.
Rezultatele cercetărilor au pus în evidenţă dificultatea folosirii vârstei puieţilor ca variabilă
independentă pentru estimarea biomasei. Acestă dificultate se datorează influenţei acţiunii combinate
a factorilor ecologici, particularităţilor genetice caracteristice fiecărui puiet, precum şi dimensiunilor
puieţilor la instalare, efectul ultimelor două aspecte fiind greu de cuantificat în practică. Pe de altă
parte este foarte dificil de identificat un set de factori ecologici relevanţi şi uşor de măsurat pe teren,
precum şi valorile critice ale acestora, care să permită stratificarea staţiunilor pe categorii de bonitate.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00
Bio
masă
puie
t (kg
)
Vârsta (ani)
GeneralProductiviate superioarăProductivitate mijlocieProductivitate inferioarăBonitate superioarăBonitate mijlocie
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00
Bio
mas
a la
hec
tar(
t)
Vârsta (ani)
GeneralProductiviate superioarăProductivitate mijlocieProductivitate inferioarăBonitate superioarăBonitate mijlocie
a
b
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 41
5.3. ESTIMAREA BIOMASEI CU AJUTORUL FACTORULUI DE CONVERSIE ŞI EXPANSIUNE A BIOMASEI
Datorită faptului că la nivel naţional informaţiile cantitative referitoare la fondul forestier se rezumă
doar la volumul de masă lemnoasă valorificabilă, instrumentul cel mai potrivit a fi aplicat în estimarea
biomasei pădurilor României îl reprezintă factorul de conversie şi expansiune al biomasei (BCEF –
Biomass Conversion and Expansion Factor). Acesta este un factor cu ajutorul căruia volumul de
masă lemnoasă utilizabilă este convertit în biomasă. În acest studiu, deşi este improprie folosirea
masei lemnoase utilizabile datorită vârstelor mici, acest volum poate fi înlocuit cu volumul fusului. Ca
urmare, BCEF a fost determinat experimental, ca raport între biomasa totală sau a componentelor
unui puiet şi volumul fusului acestuia. BCEF presupune în prelabil o conversie a volumului fusului în
biomasa fusului (cu ajutorul densităţii lemnului) şi apoi o expansiune a biomasei fusului la biomasa
întregului puiet. Datorită influenţei directe pe care o au cele două elemente amintite (i.e. volumul
fusului şi densitatea lemnului din fus) asupra BCEF, în cele ce urmează, pe lângă modelele pentru
estimarea BCEF vor fi elaborate modele şi pentru estimarea volumului fusului şi a densităţii lemnului
din fus.
5.3.1. Estimarea factorului de conversie şi expansiune a biomasei
În vederea estimării BCEF, atât la nivel de individ (puiet) cât şi la nivel de arboret, au fost elaborate
modele pentru biomasa totală (BCEFtot), biomasa supraterană (BCEFsup), biomasa subterană
(BCEFsub) şi pentru biomasa componentelor: biomasa acelor (BCEFace), biomasa ramurilor (BCEFram),
biomasa fusului (BCEFfus). La nivel de individ BCEF a fost determinat ca raport dintre biomasa totală
(sau a componentelor) şi volumul fusului, iar la nivel de arboret acest factor a fost determinat ca
raport între biomasa totală (sau a componentelor) pe unitatea de suprafaţă (hectarul) şi volumul
fusului la hectar. Pentru fiecare categorie de biomasă rezultată au fost elaborate trei modele distincte
în care s-au folosit ca variabile independente diametrul la colet, înălţimea, precum şi ambele variabile
împreună. Datorită faptului că distribuţia BCEF după cele două variabile este una exponenţială, s-a
recurs la transformarea datelor prin logaritmare în vederea liniarizării modelelor.
Regresiile duble au prezentat în unanimitate coeficienţi de determinare mai mari decât cei ai
regresiilor simple (tabelul 5.3.1), ceea ce arată că cele două variabile au spectre uşor diferite în ceea
ce priveşte explicarea variabilităţii modelului. Cu toate acestea, pentru modelele elaborate la nivel de
individ, valorile F ale regresiilor duble au fost mai mici decât ale celor simple, cu excepţia modelului
elaborat pentru estimarea BCEFram. În cazul regresiilor simple, atât la nivel de individ cât şi la nivel de
arboret, înălţimea a oferit o putere de estimare uşor mai ridicată decât diametrul la colet, aceste
modele bazate pe înălţime prezentând valori mai mari atât ale coeficientului de determinare cât şi ale
raportului F (tabelul 5.3.1).
Rezumatul tezei de doctorat 42
Tabelul 5.3.1. Ecuaţiile propuse pentru estimarea BCEF [The equations proposed for BCEF estimation]
Variabila independentă
Variabila dependentă
Nivel R2 Raportul F Ecuaţia de regresie
D0
BCEFtot individ 0,543 294,3 , , 1,0241arboret 0,673 47,3 , , 1,0144
BCEFsup individ 0,490 237,9 , , 1,0247arboret 0,632 39,4 , , 1,0143
BCEFsub individ 0,568 325,6 , , 1,0436arboret 0,719 58,9 , , 1,0231
BCEFace individ 0,461 212,4 , , 1,0488arboret 0,608 35,7 , , 1,0275
BCEFram individ 0,112 31,2 , , 1,0504arboret 0,187 5,2 , , 1,0275
BCEFfus individ 0,747 731,9 , , 1,0076arboret 0,727 61,2 , , 1,0090
H
BCEFtot individ 0,615 396,7 , , 1,0203arboret 0,756 71,4 , , 1,0107
BCEFsup individ 0,564 320,9 , , 1,0210arboret 0,722 59,8 , , 1,0107
BCEFsub individ 0,617 399,9 , , 1,0385arboret 0,772 77,7 , , 1,0187
BCEFace individ 0,531 280,3 , , 1,0424arboret 0,704 54,7 , , 1,0207
BCEFram individ 0,171 51,0 , , 1,0470arboret 0,280 8,9 , , 1,0243
BCEFfus individ 0,757 773,7 , , 1,0073arboret 0,717 58,3 , , 1,0094
D0 şi H
BCEFtot individ 0,647 226,6 96,255 , ,
arboret 0,862 68,5 134,963 , ,
BCEFsup individ 0,618 199,4 74,664 , ,
arboret 0,858 66,2 101,190 , ,
BCEFsub individ 0,597 183,2 26,549 , ,
arboret 0,791 41,6 38,745 , ,
BCEFace individ 0,557 155,6 81,451 , ,
arboret 0,820 50,1 154,779 , ,
BCEFram individ 0,383 76,7 34,261 , ,
arboret 0,691 24,6 44,301 , ,
BCEFfus individ 0,810 527,8 4,380 , , 1,0057arboret 0,814 48,2 3,827 , , 1,0064
– diametrul la colet/diametrul la colet al puietului mediu, în cm; – înălţimea/înălţimea puietului mediu, în cm; BCEF, în t m-3
În comparaţie cu ecuaţiile alometrice bazate pe elementele biometrice ale puieţilor, modelele propuse
pentru estimarea BCEF prezintă coeficienţi de determinare mult mai mici. Dacă în cazul ecuaţiilor
alometrice coeficienţii de determinare aveau valori mai mari de 0,9, la modelele propuse pentru
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 43
estimarea BCEF acest coeficient variază între 0,112 şi 0,810. Ca urmare, erorile generate de
aplicarea BCEF în estimarea biomasei sunt mult mai mari decât cele rezultate din aplicarea ecuaţiilor
alometrice.
Intervalul de variaţie al BCEF pentru biomasa totală prezintă aproximativ aceleaşi limite, atât la nivel
de individ cât şi la nivel de arboret. Dacă pentru puieţii cu dimensiuni foarte mici, valoarea BCEF este
de peste 3,0, odată cu creşterea dimensiunilor acestora scade şi valoarea BCEF, până la circa 1,0,
pentru limita maximă a intervalului de variaţie a înălţimii. Ca urmare, unui metru cub de fus, îi
corespunde aproximativ 3,0 tone biomasă uscată în cazul puieţilor cu dimensiuni foarte mici şi
aproximativ 1,2 tone biomasă uscată în cazul puieţilor cu înălţimea de circa 550 cm (figura 5.3.1)
Figura 5.3.1. Factorii de conversie şi expansiune a biomasei la nivel de individ (a) şi la nivel de arboret (b), în
funcţie de înălţime [Biomass conversion and expansion factors at tree (a) and stand (b) level, as a function of height]
Deşi în cazul arborilor maturi aplicarea BCEF este o modalitate foarte utilizată de estimare a
biomasei, în cazul puieţilor, rezultate mult mai precise pot fi obţinute prin aplicarea ecuaţiilor
alometrice.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00
BC
EFin
divi
d
Înălţimea (cm)
BCEFtotBCEFsupBCEFsubBCEFaceBCEFramBCEFfus
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00
BC
EF a
rbor
et
Înălţimea (cm)
BCEFtot
BCEFsup
BCEFsub
BCEFace
BCEFram
BCEFfus
a
b
Rezumatul tezei de doctorat 44
5.3.2. Estimarea volumului fusului
În acest scop, au fost elaborate trei modele pentru estimarea volumului fusului la nivel de individ, în
funcţie de diametrul la colet şi înălţime şi încă trei modele pentru estimarea volumului fusului la nivel
de arboret, având ca variabile independente diametrul la colet al puietului mediu şi înălţimea acestuia.
Prin folosirea împreună a celor două variabile independente a rezultat o creştere a coeficientului de
determinare cu 0,017 comparativ cu primul model (i.e. la nivel de individ) şi cu 0,015 comparativ cu
cel de-al doilea model, dar şi o creştere semnificativă a valorii raportului F. Ca urmare, pentru ambele
variabile dependente, regresia dublă a oferit cea mai mare putere de estimare a volumului (tabelul
5.3.2). În urma analizei reziduale a celor şase modele propuse, s-a constatat că sunt îndeplinite toate
condiţiile referitoare la normalitatea, homoscedasticitatea şi independenţa valorilor reziduale.
Tabelul 5.3.2. Ecuaţiile propuse pentru estimarea volumului fusului [The equations proposed for stem volume estimation]
La nivel de individ, volumul fusului variază între 0,05 cm3 pentru un puiet cu diametrul la colet de 0,1
cm şi 8477 cm3 pentru un puiet cu diametrul la colet de 10 cm (figura 5.3.2-a). La nivel de arboret,
volumul fusului ajunge la 29,6 m3 ha-1 pentru o plantaţie în care diametrul la colet al puietului mediu
este de 9,5 cm (figura 5.3.2-b).
Figura 5.3.2. Volumul fusului la nivel de individ (a) şi la hectar (b), în funcţie de diametrul la colet, respectiv
diametrul la colet al puietului mediu [Stem volume at tree level (a) and stand level (b) by root collar diameter and root collar diameter of mean tree
respectively]
Variabila dependentă
Variabila independentă R2 Raportul F Ecuaţia de regresie
Volum fus individ
D0 0,979 11376,0 19,2017 , 1,0421
H 0,972 8578,5 0,0002 , 1,0558
D0 şi H 0,996 28273,4 0,0848 , , 1,0085
Volum fus la hectar
D0 0,972 798,9 0,0830 , 1,0585
H 0,978 1000,0 9,6706 07 , 1,0467
D0 şi H 0,993 1511,0 0,000157 , , 1,0154
– volumul fusului, în cm3; – diametrul la colet, în cm; – înălţimea, în cm
a b
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 45
5.3.3. Estimarea densităţii lemnului din fus
Deoarece concentraţia de carbon din lemn este raportată la biomasă, înseamnă că, în cazul unei
concentraţii constante de carbon în biomasă, cantitatea de carbon pe unitatea de volum este cu atât
mai mare cu cât densitatea lemnului este mai mare.
În vederea estimării densităţii lemnului din fus au fost propuse trei modele bazate pe cele două
caracteristici biometrice ale puieţilor şi anume diametrul la colet şi înălţimea. S-a folosit aceeaşi
metodă ca şi în cazul ecuaţiilor alometrice pentru biomasă, ce presupune liniarizarea relaţiei dintre
variabile prin transformarea datelor. Modelul care a oferit cea mai ridicată putere de estimare a
densităţii lemnului din fus este modelul bazat pe înălţime, având un coeficient de determinare de
0,799 şi o valoare a raportului F aproape dublă faţă de celelalte două modele (tabelul 5.3.6). Regresia
dublă a înregistrat o uşoară creştere a coeficientului de determinare însă valoarea raportului F a
scăzut foarte mult, ceea ce confirmă că modelul bazat pe înălţime este cel mai bun. Toate cele trei
modele propuse au îndeplinit toate condiţiile legate de normalitatea, omogenitatea şi independenţa
valorilor reziduale. Tabelul 5.3.6. Ecuaţiile propuse pentru estimarea densităţii fusului [The equations proposed for stem wood density estimation]
Pentru intervalul de diametre şi înălţimi studiat, densitatea lemnului din fus prezintă o evoluţie
descendentă. Ca urmare, dacă pentru puieţii cu diameniuni foarte mici densitatea ajunge şi la 0,8-0,9
t m-3, odată cu creşterea dimensiunilor densitatea începe să scadă până la aproximativ 0,37 t m-3
pentru puieţii cu diametrul la colet de 10,0 cm. Densitatea mare a lemnului din fusul puieţilor cu
dimensiunile foarte mici poate fi explicată de creşterile reduse din primii ani, Bergqvist (1998) indicând
o relaţie directă şi invers proporţională între lăţimea inelelor anuale şi densitatea lemnului. Valoarea
estimată pentru limita superioară a intervalului de diametre studiat, este cu aproximativ 20% mai mare
decât valoarea medie a densităţii lemnului de 0,314±0,011 t m-3 rezultată în urma unui studiu realizat
de Johansson în 1999, asupra arborilor de molid crescuţi pe terenuri abandonate, intervalul de
diametre studiat de Johansson fiind însă diferit, între 4,9 cm şi 29,8 cm.
Variabila independentă R2 Raportul F Ecuaţia de regresie
D0 0,686 542,2 0,70258 , 1,0094
H 0,799 988,8 2,63004 , 1,0060
D0 şi H 0,810 527,8 4,37979 , , 1,0057
– densitatea lemnului din fus, în t m-3; – diametrul la colet, în cm; – înălţimea, în cm
Rezumatul tezei de doctorat 46
5.4. ANALIZA COMPARATIVĂ A BIOMASEI ESTIMATE CU AJUTORUL ECUAŢIILOR ALOMETRICE ŞI A BCEF
Biomasa obţinută prin aplicarea ecuaţiilor alometrice a fost comparată cu cea obţinută prin aplicarea
BCEF, la nivel de individ şi de arboret. La nivel de individ, biomasa totală obţinută prin aplicarea
ecuaţiei alometrice este uşor diferită ce cea rezultată prin folosirea BCEF. O situaţie identică este
întâlnită şi în cazul modelului elaborat la nivel de arboret (figura 5.4.1.).
Figura 5.4.1. Biomasa estimată la nivel de individ în funcţie de diametrul la colet, prin folosirea ecuaţiilor
alometrice şi a BCEF [Single tree biomass by root collar diameter, using allometric equations and BCEF]
Diferenţele dintre cele două modalităţi de estimare apar datorită modului diferit de prelucrare a
datelor. Ca urmare, în timp ce biomasa obţinută prin aplicarea ecuaţiei alometrice prezintă o tendinţă
care este caracterizată de o ecuaţie putere, biomasa rezultantă în urma aplicării BCEF prezintă o
tendinţă diferită, fiind rezultatul combinării ecuaţiei putere dată de volumul fusului cu cea exponenţială
dată de BCEF.
În raport cu biomasa obţinută prin aplicarea ecuaţiilor alometrice, biomasa rezultată prin utilizarea
BCEF prezintă o subestimare pentru puieţii cu diametrul la colet mai mic de 1,1 cm şi mai mare de 6,2
cm şi o supraestimare pentru puieţii cu diametrul la colet între 1,1 şi 6,2 cm. Diferenţele care apar
între cele două metode de estimare pot ajunge în valori relative până la 44%, numai în cazul puieţilor
cu diametrul la colet foarte mic. Pentru diametre mici însă, acestă diferenţă mare în valori relative
implică valori absolute nesemnificative. Diferenţele mari în valori absolute apar la puieţii cu diametrul
la colet maxim (e.g. pentru puieţii cu diametrul la colet de 10 cm diferenţa dintre biomasa obţinută prin
folosirea ecuaţiilor alometrice şi cea obţinută prin folosirea BCEF, ajunge până la cca 2,5 kg), unde
diferenţele relative sunt mai mici, de până la circa 20% (figura 5.4.2.).
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00
Bio
mas
a (k
g)
Diametrul la colet (cm)
Ecuaţie alometrică BCEF
Capitolul 5. Rezultate şi discuţii 47
Figura 5.4.2. Variaţia diferenţelor dintre biomasa estimată prin folosirea ecuaţiilor alometrice şi cea estimată prin
aplicarea BCEF în valori absolute (a) şi relative (b) [The variation in absolute (a) and relative (b) values of differences between estimated biomass using allometric
equations and BCEFs]
La nivelul componentelor, diferenţele se menţin după acelaşi model, atât la nivel de individ cât şi la
nivel de arboret. La nivel de individ, se poate observa în figura 5.4.3. că, pentru diametrul la colet
maxim, cea mai mică diferenţă între cele două metode de determinare o înregistrează biomasa
fusului, iar cea mai mare, în valori absolute, biomasa acelor.
Figura 5.4.3. Biomasa componentelor la nivel de individ (a) şi la nivel de arboret (b) în funcţie de diametrul la
colet, estimată prin aplicarea ecuaţiilor alometrice şi a BCEF [Tree component biomass at tree level (a) and stand level (b) by root collar diameter, using allometric equations
and BCEFs]
Datorită modului diferit de prelucare a datelor pentru cele două modalităţi de estimare a biomasei, în
cazul estimării biomasei prin utilizarea BCEF există mai multe surse de erori decât în cazul estimării
prin utilizarea ecuaţiilor alometrice. Ca urmare, la estimarea biomasei prin utilizarea BCEF cele mai
mari erori apar la estimarea valorilor BCEF (în acest studiu valoarea coeficientului de determinare
fiind între 0,1 şi 0,8). Alte erori mai apar la măsurarea caracteristicilor biometrice ale puieţilor şi la
estimarea volumului fusului. În cazul ecuaţiilor alometrice, erorile apar doar la elaborarea ecuaţiilor (în
cazul acestui studiu coeficienţii de determinare fiind mai mari de 0,9) şi la măsurarea caracteristicilor
biometrice ale puieţilor. Ca urmare, pentru estimarea biomasei puieţilor, se recomandă utilizarea
ecuaţiilor alometrice.
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
0 2 4 6 8 10
Bio
mas
a (k
g)
Diametrul la colet (cm)-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
0 2 4 6 8 10
Proc
ente
(%)
Diametrul la colet (cm)
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00
Bio
masă
com
pone
nte
(kg)
Diametrul la colet (cm)
Ace - ecuaţie alometricăAce - BCEFRamuri - ecuaţie alometricăRamuri - BCEFFus - ecuaţie alometricăFus - BCEFRădăcini - ecuaţie alometricăRădăcini - BCEF
a b
Rezumatul tezei de doctorat 48
5.5. ESTIMAREA CARBONULUI ŞI A DIOXIDULUI DE CARBON STOCAT ÎN PLANTAŢIILE STUDIATE
Pentru estimarea masei de carbon stocată în puieţii de molid, s-a adoptat o valoare medie a
concentraţiei de carbon în biomasa puieţilor, de 50% (Innes, 2004). Ca urmare, carbonul stocat în
biomasă este determinat prin aplicarea acestui procent (i.e. 50%) biomasei uscate (ecuaţia 5.5.1).
Masa de dioxid de carbon preluată din atmosferă şi stocată în biomasă este determinată prin
înmulţirea masei carbonului cu 3,6642 (ecuaţia 5.5.2), care reprezintă raportul dintre masa moleculară
a dioxidului de carbon şi masa atomică a carbonului (vezi subcapitolul 3.1.2). Ca urmare, masa
dioxidului de carbon preluat din atmosferă este mai mare cu 83,21% decât cea a biomasei realizate:
0,5 (Ecuaţia 5.5.1)
3,6642 0,18321 (Ecuaţia 5.5.2)
unde:
– Masa carbonului stocat în biomasă;
– Masa dioxidului de carbon preluat din atmosferă si stocat în biomasă.
Masa carbonului stocat la nivel de individ, ajunge până la circa 6,3 kg pentru un puiet cu diametrul la
colet de 10 cm (figura 5.5.1-a). Totodată, masa dioxidului de carbon preluat din atmosferă de către un
puiet în perioada de timp până când acesta ajunge la diametrul la colet de 10 cm, se ridică la circa 23
kg. La nivel de arboret, o plantaţie în care diametrul la colet al puietului mediu este de 10 cm prezintă
o masă de carbon stocată în biomasa puieţilor de aproximativ 24 de tone, echivalentul a 90 de tone
de dioxid de carbon preluat din atmosferă (figura 5.5.1-b).
Figura 5.5.1. Masa carbonului şi a dioxidului de carbon, stocate în biomasă, atât la nivel de individ (a), în funcţie
de diametrul la colet, cât şi la nivel de arboret (b), în funcţie de diametrul la colet al puietului mediu [The mass of carbon and carbon dioxide stored in biomass, both at tree level (a) by root collar diameter, and at
stand level (b), by root collar diameter of the mean tree]
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
0 2 4 6 8 10
Mas
a (k
g)
Diametrul la colet (cm)
Carbon
Dioxid de carbon
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 2 4 6 8 10
Mas
a (t)
Diametrul la colet (cm)
Carbon
Dioxid de carbon
a b
Capitolul 6. Concluzii şi contribuţii originale 49
Capitolul 6.
CONCLUZII ŞI CONTRIBUŢII ORIGINALE
6.1. CONCLUZII
1. Privind ecuaţiile alometrice ale biomasei la nivel de individ, în funcţie de caracteristicile biometrice
ale puieţilor
Deşi ambele variabile independente considerate (i.e. diametrul la colet şi înălţimea) au oferit rezultate
satisfăcătoare în estimarea biomasei la nivel de individ (i.e. puiet), diametrul la colet a oferit o putere
de estimare mai mare decât înălţimea. Folosirea înălţimii ca variabilă independentă, deşi mai uşor de
măsurat în plantaţiile foarte tinere, duce la estimări mai puţin precise decât diametrul la colet. Mai
mult, modelul bazat pe înălţime a prezentat o distribuţie heteroscedastică a valorilor reziduale, dar şi o
puternică tendinţă de autocorelare în sens pozitiv a erorilor, ceea ce îl face mai puţin viabil decât
modelul bazat pe diametrul la colet. Cum era de aşteptat, folosite împreună, cele două variabile
independente au condus la o uşoară creştere a coeficientului de determinare, însă şi la o scădere a
raportului F, care în cazul biomasei totale la nivel de individ a fost de circa 37%. Excepţie a făcut
biomasa fusului, al cărei regresie dublă a înregistrat atât o creştere a coeficientului de determinare cât
şi a raportului F.
Regresia dublă elaborată pentru estimarea biomasei totale la nivel de individ, deşi prezintă cele mai
precise estimări ale biomasei, este mai puţin recomandabilă pentru practica silvică, deoarece
presupune un efort mare pentru măsurarea ambelor variabile independente. Folosită însă ca reper
pentru celelalte două modele simple, oferă informaţii valoroase pentru comparaţia lor. Modelul bazat
pe diametrul la colet a estimat valori ale biomasei mult mai apropiate de reper decât cele estimate de
modelul bazat pe înălţime. Pentru puieţii cu dimensiuni mari, modelul elaborat pe baza înălţimii a
condus la o supraestimare a biomasei cu până la 2,0 kg/individ. Ca urmare, propunem utilizarea în
practică a diametrului la colet ca variabilă independentă pentru estimarea biomasei totale la nivel de
individ.
Dintre componente, pentru eşantionul supus cercetării, aparatul foliar a avut cel mai mare aport de
biomasă, urmat de ramuri, fus şi rădăcini. Şi în cazul componentelor, modelele bazate pe înălţime au
condus la supraestimări ale biomasei, comparativ cu modelele bazate pe ambele variabile
independente.
Rezumatul tezei de doctorat 50
Astfel, cercetările efectuate confirmă rezultatele studiilor anterioare (e.g. Johansson, 1999; Pajtik et.
al., 2008) conform cărora diametrul este variabila independentă care asigură estimări mai precise ale
biomasei.
2. Privind ecuaţiile alometrice ale biomasei la nivel de arboret, în funcţie de caracteristicile biometrice
ale puietului mediu
Elaborarea de ecuaţii pentru estimarea biomasei la hectar nu este o practică uzuală, deoarece
biomasa totală a puieţilor la hectar este influenţată atât de biomasa puietului mediu cât şi de desimea
puieţilor. De aceea, ecuaţiile elaborate pentru estimarea biomasei la nivel de arboret au mai mult un
scop informativ, însă pot fi folosite cu rezultate satisfăcătoare şi în practică.
Odată cu creşterea biomasei puietului mediu are loc şi o scădere a numărului de puieţi pe unitatea de
suprafaţă, ca urmare a procesului de eliminare naturală sau artificială. Ca urmare, generalizarea
desimii puieţilor la hectar, poate duce la estimări eronate ale biomasei reale. De aceea, o alternativă a
acestor ecuaţii o reprezintă determinarea biomasei puietului mediu folosind ecuaţiile elaborate la nivel
de individ şi ulterior extrapolarea acestei biomase la hectar folosind desimea reală a puieţilor.
Rezultatele ar trebui să fie mai apropiate de realitate decât cele obţinute prin aplicarea directă a
ecuaţiilor la nivel de arboret, deoarece în acest caz numărul de indivizi pe unitatea de suprafaţă folosit
este cel estimat în plantaţia respectivă şi nu cel din plantaţiile utilizate la elaborarea ecuaţiilor.
Ecuaţiile alometrice ale biomasei la hectar în funcţie de caracteristicle biometrice ale puietului mediu
prezintă aproximativ aceleaşi particularităţi ca şi în cazul ecuaţiilor elaborate la nivel de individ. Dintre
modelele simple, diametrul la colet al puietului mediu este şi în acest caz variabila independentă care
a dus la cele mai precise estimări.
3. Privind analiza relevanţei ecuaţiilor de regresie ale biomasei în funcţie de vârsta puieţilor
La folosirea vârstei puieţilor în estimarea biomasei, s-au avut în vedere considerentele de natură
practică şi anume uşurinţa în determinarea acesteia pe teren în cazul plantaţiilor. S-a constatat însă,
că variabilitatea ridicată a relaţiei dintre biomasă şi vârstă impune stratificarea datelor. Ca urmare,
plecând de la premisa că unei bonităţi staţionale ridicate îi corespunde o biomasă a puietului mediu
ridicată şi implicit o biomasă la hectar, de asemenea, ridicată (în literatură fiind constatată o legătură
directă între clasa de producţie şi bonitatea staţională), s-a luat în considerare bonitatea staţiunii ca
factor de stratificare. Rezultatele au arătat că, utilizându-se metodologia bazată pe calificativele
factorilor ecologici recomandaţi de literatura de specialitate pentru stratificarea plantaţiilor în funcţie
de bonitatea staţiunii, relaţia dintre biomasă şi vârstă nu devine mai strânsă, ci, dimpotrivă, are loc o
scădere a puterii de estimare a modelelor.
Datorită faptului că stratificarea plantaţiilor după bonitatea staţiunii, determinată pe baza calificativelor
factorilor ecologici, nu a oferit rezultatele scontate, s-a luat în considerare o altă modalitate de
Capitolul 6. Concluzii şi contribuţii originale 51
stratificare şi anume după productivitatea plantaţiilor. Separarea plantaţiilor pe categorii de
productivitate, s-a făcut ţinând cont de biomasa puietului mediu şi de vârsta acestuia. Folosirea
stratificării după productivitatea plantaţiei a condus la o îmbunătăţire a capacităţii de estimare a
modelului însă aplicabilitatea practică a acestor modele este pusă sub semnul întrebării deoarece,
pentru a determina clasa de productivitate a unei plantaţii trebuie făcute măsurători biometrice, cu
ajutorul cărora s-ar putea calcula direct biomasa aplicând una din ecuaţiile bazate pe elementele
biometrice.
În cazul de faţă, datorită faptului că există incertitudinea de a fi surprins întregul spectru de variaţie al
relaţiei dintre biomasa puietului mediu şi vârsta acestuia, cele două ecuaţii ce delimitează categoriile
de productivitate nu pot fi generalizate, acestea fiind valabile exclusiv pentru plantaţiile studiate. Ca
urmare, pentru a generaliza astfel de ecuaţii ce delimitează categoriile de productivitate, ar trebui
luată în studiu toată variaţia productivităţii plantaţiilor, respectiv întregul interval de variaţie a biomasei
pentru fiecare categorie de vârstă.
Cercetările efectuate au evidenţiat, de asemenea, dificultatea elaborării unor modele ale biomasei în
funcţie de vârsta puieţilor/plantaţiilor. Acest fapt se datorează influenţei condiţiilor staţionale asupra
acumulărilor de biomasă la aceeaşi vârstă şi dificultăţii întâmpinate în identificarea unei metode
practice şi eficiente de stratificare a bonităţii staţiunilor bazată pe valorile unor factori ecologici
relevanţi şi uşor de măsurat pe teren.
4. Privind modelele propuse pentru estimarea factorilor de conversie şi expansiune a biomasei
Deşi cea mai folosită modalitate de estimare a biomasei în pădurile din Europa este bazată pe
folosirea factorului de expansiune a biomasei (BEF), în acest caz, datorită faptului că densitatea
lemnului din fus nu este constantă ci variază cu dimensiunile puieţilor, s-a recurs la folosirea unei
forme BEF ce include şi densitatea lemnului şi anume a factorului de conversie şi expansiune a
biomasei (BCEF). De regulă, folosirea BEF este asociată cu folosirea unei valori medii pentru
densitatea lemnului, iar în acest caz folosirea unei densităţi medii ar fi dus la subestimări importante
ale biomasei în cazul puieţilor cu dimensiuni foarte mici.
Rezultatele au arătat că valoarea BCEF descreşte odată cu creşterea dimensiunilor puieţilor, astfel,
pentru biomasa totală a unui puiet, valorile BCEF variază de la circa 3,0 t m-3 pentru puieţii cu
dimensiuni foarte mici, până la circa 1,2 t m-3 pentru puieţii cu înălţimea de 5,5 m. Aceste valori pot fi
şi mai mici, de până la 0,1 t m-3 dacă se ia în considerare biomasa componentelor.
Folosirea modalităţii de estimare a biomasei pe baza BEF/BCEF este uzuală în cazul arborilor maturi,
unde proporţia biomasei fusului din biomasa totală a arborelui este mult mai mare decât în cazul
puieţilor. Ca urmare, variaţia biomasei celorlalte componente, în valori relative, este mai mică decât în
cazul puieţilor. În cazul ecuaţiilor alometrice, erorile apar la elaborarea modelului şi la măsurarea
caracteristilor biometrice ale puieţilor, pe când în cazul folosirii BCEF pe lângă aceste tipuri de erori
Rezumatul tezei de doctorat 52
apar şi erorile de determinare a volumului bazat pe aceste elemente biometrice. De aceea, cel puţin
în cazul puieţilor, ecuaţiile alometrice sunt de preferat pentru estimarea biomasei.
Volumul fusului, necesar la estimarea biomasei alături de BCEF, se determină în mod uzual pe baza
diametrului de bază şi a coeficientului de formă. În cazul plantaţiilor tinere, datorită faptului că
înălţimea puieţilor este mică, au fost elaborate ecuaţii prin care să se determine volumul fusului
pornind de la diametrul la colet. Ca urmare, ecuaţiile pentru estimarea volumului fusului au fost
elaborate în vederea creşterii preciziei de determinare a acestuia şi în final a creşterii preciziei de
estimare a biomasei în cazul folosirii BCEF.
De asemenea, densitatea fusului influenţează valoarea biomasei în cazul folosirii BEF. În urma
cercetărilor întreprinse s-a arătat că densitatea lemnului din fus este mult mai mare la puieţii foarte
mici, decât la cei cu dimensiuni mari fapt explicat de creşterile reduse ale puieţilor în primii ani de la
plantare.
6.2. CONTRIBUŢII ORIGINALE
Au fost elaborate pentru prima dată în România ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei
puieţilor de molid cu vârsta de până la 15 ani, din plantaţii instalate pe terenuri neforestiere, în
funcţie de diametrul la colet şi înălţime;
Au fost elaborate ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei în funcţie de vârsta puieţilor şi
a fost analizată relevanţa acestora;
Au fost elaborate pentru prima dată în România modele pentru estimarea factorului de
conversie şi expansiune a biomasei, pentru puieţii din plantaţiile de molid instalate pe terenuri
neforestiere;
6.3. RECOMANDĂRI PRACTICE
În cazul plantaţiilor de molid instalate pe terenuri neforestiere:
pentru estimarea biomasei la nivel de individ se recomandă utilizarea diametrului la colet ca
variabilă independentă, modelul propus în acestă lucrare poate fi folosit pentru estimarea
biomasei puieţilor cu diametrul la colet până la 10 cm.
pentru estimarea biomasei la nivel de arboret se recomandă fie determinarea biomasei
puietului mediu prin folosirea ecuaţiilor elaborate la nivel de individ şi extrapolarea acesteia la
hectar prin folosirea desimii puieţilor, fie ecuaţia bazată pe diametrul la colet al puietului
mediu pentru estimarea biomasei la hectar, pentru intervalul de variaţie al diametrului la colet
al puietului mediu între 0,8-9,5 cm.
pentru estimarea BCEF se recomandă ecuaţia bazată pe înălţime, ce poate fi folosită pentru
puieţii cu înălţimea până la 5,5 m.
Literatură selectivă 53
LITERATURĂ SELECTIVĂ
1. Abrudan, I.V., Blujdea, V., Pahonţu, C., (2002). Împădurirea terenurilor degradate din România în contextul eforturilor de diminuare a impactului schimbărilor climatice. Revista Pădurilor (3), 1-5.
2. Abrudan, I.V., Blujdea, V., Brown, S., Kostyushin, V., Pahonţu, C., Phillips, H., Voicu, M. (2003). Prototype Carbon Fund: Afforestation of Degraded Agricultural Land in Romania. Revista Pădurilor (1), 5-17.
3. Baskerville, G. (1972). Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass. Canadian Journal of Forest Research, 49-53.
4. Beldeanu, E. (2008). Produse forestiere. Braşov: Editura Universităţii Transilvania din Braşov.
5. Bergqvist, G. (1998). Wood density traits in Norway spruce understorey: effects of growth rate and birch shelterwood density. Annals of Forest Science (55), 809-82.
6. Brown, S. (2002). Measuring carbon in forests: current status and future challenges. Environmental pollution, 363-372.
7. Clark, A., Schroeder J.G. (1986). Weight, volume, and physical properties of major hardwood species in the southern Appalachian mountains. Washington DC: USDA Forest Service SFES Res.
8. Decei, I. (1981). Biomass of high productivity trees and young beech stands (Fagus sylvatica L.). Kyoto Biomass Studies. Kyoto: IUFRO.
9. Dissescu, R., Tabrea, A., & Cecei, I. (1981). A Complete Biomass Study in Young Stands of Abies Alba Mill. Kyoto Biomass Studies. Kyoto: IUFRO.
10. FAO. (2006). Global forest resources assessment 2005: progress towards sustainable forest management. Roma: United Nations Food and Agriculture Organization.
11. Fehrmann, L., Kleinn, C. (2006) General considerations about the use of allometric equations for biomass estimation on the example of Norway spruce in central Europe. Forest Ecology and Management (236), 412-421.
12. Fownes, J., & Harrington, R. (1991). Allometry of woody biomass and leaf area in five tropical multipurpose trees. Journal of Tropical Forest Science, IV (4), 317-330.
13. Goetz, S., & Prince, S. (1996). Remote sensing of net primary production in boreal forest stands. Agricultural and Forest Meteorology (78), 149-179.
14. Green, C., Tobin, B., O’Shea, M., Farrell, E., & Byrne, K. (2005). Above- and belowground biomass measurements in an unthinned stand of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong) Carr.). European Journal of Forest Resources, 179-188.
15. Innes, J. (2004). Carbon Cycle. In J. Burley, J. Evans, & J. Youngquist (Eds.), Encyclopedia of Forest Sciences (Vol. I, pp. 139-144). Oxford: Elsevier Ltd.
16. INS. (2008). Anuar Statistic 2008: Agricultură şi Silvicultură. Institutul Naţional de Statistică, Bucureşti.
Literatură selectivă 54
17. IPCC. (2006). Agriculture, Forestry and Other Land Use. In B. L. Eggleston H.S. (Ed.), 2006
IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. IGES, Japan.
18. Johansson, T. (1999). Biomass Production of Norway Spruce (Picea abies (L.) Karst.) Growing on Abandoned Farmland. Silva Fennica (33), 261–280
19. Leahu, I. (1994). Dendrometrie. Bucureşti: Editura Didactică şi Pedagogică.
20. Lehtonen, A., Mäkipää, R., Heikkinen, J., Sievänen, R., & Liski, J. (2004). Biomass expansion factors (BEFs) for Scots pine, Norway spruce and birch according to stand age for boreal forests. Forest Ecology and Management, 211–224.
21. Lethonen, A. (2005). Carbon stocks and flows in forest ecosystems based on forest inventory data. Helsinki: The Finnish Society of Forest Science.
22. Lindner, M., & Karjalainen, T. (2007). Carbon inventory methods and carbon mitigation potentials of forests in Europe: a short review of recent progress. European Journal of Forest Research, 126 (2), 149-156.
23. Marklund, L.G. (1987). Biomass functions for Norway spruce (Picea abies L. Karst.) in Sweden, vol. 43. SLU, Department of Forest Survey.
24. Marland, G., & Schlamadinger, B. (1999). The Kyoto Protocol could make a difference for the optimal forest-based CO2 mitigation strategy: some results from GORCAM. Environmental Science & Policy, 111-124.
25. Martin, J., Kloeppel, B., Schaefer, T., Kimbler, D., & McNulty, S. (1998). Aboveground biomass and nitrogen allocation of ten deciduous southern Appalachian tree species. Canadian Journal of Forest Research, 1648-1659.
26. Mund, M., Kummetz, E., Hein, M., Bauer, G. A., & Schulze, E. (2002). Growth and carbon stocks of a spruce forest chronosequence in central Europe. Forest Ecology and Management, 171 (3), pp. 275-296.
27. Muukkonen, P. (2007). Generalized allometric volume and biomass equations for some tree species in Europe. Eur. J. Forest Res. (126), 157–166.
28. Niklas, K. (1994). Plant allometry: the scaling of form and process. Chicago: The University of Chicago Press.
29. Pajtík, J., Konôpka, B., & Lukac, M. (2008). Biomass functions and expansion factors in young Norway spruce (Picea abies [L.] Karst) trees. Forest Ecology and Management, 1096-1103.
30. Pallardy, S. (2008). Physiology of Woody Plants (III ed.). London: Elsevier Ltd.
31. Schukrt, T., Strand, R., Cole, T., & McDuffie, K. (1988). Equations for predicting biomass of six introduced tree species, island of Hawaii. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Southwest Forest and Range Experiment Station, Berkeley.
32. Snorranson, A., & Einarsson, S. F. (2006). Single-tree biomass and stem volume functions for eleven tree species used in Icelandic forestry. Icelandic Agricultural Sciences, 19, pp. 15-24.
33. Sprugel, D. G. (1983). Correcting for Bias in Log-Transformed Allometric Equations. Ecology (64(1)), pp. 209-210.
34. Stănescu, V., Şofletea, N., Popescu, O. (1997). Flora forestieră lemnoasă a României, editura Ceres, Bucureşti.
35. Stoiculescu, S. (1981). Biomass Estimation of Bald Cypress Trees in Romanian Forest Cultures. Kyoto Biomass Studies. Kyoto: IUFRO.
Literatură selectivă 55
36. Şofletea, N., & Curtu, L. (2007). Dendrologie. Braşov: Editura Universităţii Transilvania.
37. Târziu, D. (2006). Pedologie şi Staţiuni Forestiere. Braşov: Silvodel.
38. Thomas, S., & Malczewski, G. (2007). Wood carbon content of tree species in Eastern China: Interspecific variability and the importance of the volatile fraction. Journal of Environmental Management, 659–662.
39. Tobin, B., Nieuwenhuis, M. ( 2007). Biomass expansion factors for Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong) Carr. ) in Ireland. Eur. J. For. Res. (126), 189–196.
40. Vanclay, J. (1994). Modelling Forest Growth and Yeld. Wallingford: CAB International.
41. White, J. (1981). The allometric interpretation of the self-thinning rule. Journal of Theoretical Biology, 89 (3), 475-500.
42. Wirth, C., Schumacher, J., Schulze, E. D. (2004). Generic biomass functions for Norway spruce in Central Europe—a meta-analysis approach toward prediction and uncertainty estimation. Tree Physiology (24), pp. 121–139.
43. Wood, A. G. (1986). A potential bias in log-transformed allometric equations. Wader Study Group Bulletin (47), pp. 17-19.
44. Zianis, D., Mencuccini, M., (2004). On simplifying allometric analyses of forest biomass. Forest Ecology and Management (187), 311-332.
Abstract 56
Abstract
Odată cu obligaţiile României privind raportarea gazelor cu efect de seră către Convenţia Cardu a
Naţiunilor Unite pentru Schimbări Climatice şi Comisia Europeană, a apărut şi necesitatea cunatificării
biomasei şi a carbonului stocat în aceasta, inclusiv pe terenurile care şi-au schimbat folosinţa.
În acest studiu au fost elaborate relaţii matematice, în vederea estimării biomasei puieţilor de molid
instalaţi pe terenuri neforestiere. În acest scop, au fost recoltaţi 250 de puieţi din 25 de plantaţii
instalate pe terenuri neforestiere din Carpaţii Orientali (i.e. câte 10 puieţi din fiecare plantaţie). Vârsta
puieţilor din aceste plantaţii a fost între 4 şi 15 ani. Pentru vârstele de 1 şi 2 ani au fost recoltaţi câte
10 puieţi din pepinieră. Biomasa integrală a celor 270 de puieţi a fost uscată la 80°C până la masă
constantă şi apoi cântărită.
Utilizând aceste date, au fost elaborate ecuaţii alometrice pentru estimarea biomasei totale şi a
componentelor atât la nivel de individ cât şi la nivel de arboret. Pentru elaborarea ecuaţiilor la nivel de
individ s-au folosit toţi cei 270 de puieţi, iar ecuaţiile elaborate la nivel de arboret se bazează pe un
număr de 25 de seturi de date, egal cu numărul plantaţiilor studiate. Variabilele independente utilizate
au fost diametrul la colet şi înălţimea puieţilor. Diametrul la colet a oferit în majoritatea cazurilor
rezultate mai bune decât înălţimea, luând în considerare atât coeficientul de determinare cât şi
valoarea raportului F. Folosirea ambelor variabile independente a generat o creştere a coeficientului
de determinare asociată cu o micşorare a raportului F. Însă acestă uşoară creştere a coeficientului de
determinare nu justifică efortul determinării celei de-a doua variabile independente. Ca urmare,
diametrul la colet este variabila recomandată pentru estimarea biomasei puieţilor.
Pe lângă diametrul la colet şi înălţime, pentru estimarea biomasei totale, a mai fost utilizată şi vârsta
puieţilor. Utilizarea vârstei pentru estimarea biomasei, deşi este o variabilă care este foarte uşor de
determinat în plantaţii, a pus în evidenţă, în special, dificultatea folosirii acesteia datorită acţiunii
combinate a factorilor ecologici, particularităţilor genetice caracteristice fiecărui puiet, precum şi
dimensiunilor puieţilor la instalare.
Au fost de asemenea elaborate modele pentru estimarea factorului de conversie şi expansiune a
biomasei utilizând diametrul la colet şi înălţimea puieţilor. Puterea de estimare a acestor modele a fost
mult mai mică decât cea din cazul ecuaţiilor alometrice, de aceea ecuaţiile alometrice sunt
recomandate pentru estimarea biomasei puieţilor.
Abstract 57
Abstract
Estimation of biomass and carbon stock resulting from land use change has become an obligation for
Romania as the country became a Party of the United Nations Framework Convention on Climate
Change and ratified the Kyoto Protocol.
In this study, regression models to estimate the biomass of Norway spruce trees planted on non-
forest lands were developed. A total of 250 trees were collected, including roots, from 25 plantations
established on non-forest lands in Eastern Carpathians of Romania (i.e. 10 trees from each
plantation). The tree age varied between 4 and 15 years. For the age of one and two, 20 more
seedlings were collected from a forest nursery. Entire biomass was dried at 80°C until constant weight
was reached and then weighted.
Allometric equations were developed for tree components and total biomass both for single trees and
plantations (stands). For single tree allometric equations data for all 270 trees were used, whilst the
stand level allometric equations are based on 25 datasets (one for each investigated plantation). The
independent variables used were the root collar diameter and tree height. In all situations, the root
collar diameter showed a higher power of prediction than tree height. By using both independent
variables together the coefficient of determination increased but the F-ratio got lower. This small
increase of the coefficient of determination does not justify the field effort to measure the second
independent variable (i.e. tree height). The study concluded that root collar diameter is the
recommended independent variable to be used in the allometric equations for biomass estimation.
The age of the tree was also used in biomass estimation. Although tree age is a variable that can be
easily measured for young plantations, this study highlighted its inefficacy in biomass estimation.
Models for estimation of biomass conversion and expansion factor based on root collar diameter and
tree height were also developed. The prediction power of these models was much lower than the one
of the allometric equations; thus the latter are recommended for biomass estimation of young Norway
spruce trees.
Curriculum Vitae 58
CURRICULUM VITAE
DATE PERSONALE:
Nume: DUTCĂ Prenume: Ioan Data şi locul naşterii: 10.11.1980, Botoşani Telefon: 0744662749 Email: [email protected], [email protected]
STUDII:
Licenţă: Octombrie 2000 – Iunie 2005
Universitatea Transilvania din Braşov, Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere
Masterat: Octombrie 2005 – Iunie 2007
Universitatea Transilvania din Braşov, Facultatea de Silvicultură şi Exploatări Forestiere
ACTIVITATEA ŞTIINŢIFICĂ:
Articole publicate în reviste cotate ISI: 2 Articole publicate în reviste cotate BDI: 2 Conferinţe internaţionale cotate BDI: 1 Participări în contracte de cercetare: 7
LISTA LUCRĂRILOR PUBLICATE:
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V., STĂNCIOIU, P.T., BLUJDEA, V. (2010) Biomass Conversion and Expansion Factors for Young Norway Spruce (Picea abies (L.) Karst.) Trees Planted on Non-Forest Lands in Eastern Carpathians. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca, 38(3), p286 - 292.
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V. (2010) Estimation of Forest Land Cover Change in Romania between 1990 and 2006, Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II Forestry, Wood Industry and Agricultural Food Engineering, Vol. 2 (51), p13-18.
STĂNCIOIU, P.T., ABRUDAN, I.V., DUTCĂ, I. (2010) The Natura 2000 ecological network and forests in Romania: implications on management and administration, International Forestry Review Vol.12(1), p106-113.
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V., BLUJDEA, V., (2009) The Impact of Afforestation on Carbon Storage - A Review, Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II Forestry, Wood Industry and Agricultural Food Engineering, p13-18.
DUTCĂ, I., DRĂGHICI, C., ABRUDAN, I.V., (2009) Two different methods to estimate needles and branches biomass for Norway spruce (Picea abies L. Karst), Forest and Sustainable Development. Editura Universitatii Transilvania din Brasov, ISSN 1843-505X, p 9-16.
LIMBI STRĂINE CUNOSCUTE:
Engleza: bine
Curriculum Vitae 59
CURRICULUM VITAE
PERSONAL DATA:
Fist name: Ioan Surname: DUTCĂ Date and place of birth: 10.11.1980, Botoşani Phone: +40744662749 Email: [email protected], [email protected]
STUDIES:
Forest Engineer: October 2000 – June 2005
Transilvania University of Braşov, Faculty of Silviculture and Forest Engineering
MSc: October 2005 – June 2007
Transilvania University of Braşov, Faculty of Silviculture and Forest Engineering
SCIENTIFIC ACTIVITY:
Articles published in ISI Journals: 2 Articles published in IDB Journals: 2 International conferences in IDB: 1 Participation in reserach grants: 7
PUBLICATIONS:
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V., STĂNCIOIU, P.T., BLUJDEA, V. (2010) Biomass Conversion and Expansion Factors for Young Norway Spruce (Picea abies (L.) Karst.) Trees Planted on Non-Forest Lands in Eastern Carpathians. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca, 38(3), p286 - 292.
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V. (2010) Estimation of Forest Land Cover Change in Romania between 1990 and 2006, Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II Forestry, Wood Industry and Agricultural Food Engineering, Vol. 2 (51), p13-18.
STĂNCIOIU, P.T., ABRUDAN, I.V., DUTCĂ, I. (2010) The Natura 2000 ecological network and forests in Romania: implications on management and administration, International Forestry Review Vol.12(1), p106-113.
DUTCĂ, I., ABRUDAN, I.V., BLUJDEA, V., (2009) The Impact of Afforestation on Carbon Storage - A Review, Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II Forestry, Wood Industry and Agricultural Food Engineering, p13-18.
DUTCĂ, I., DRĂGHICI, C., ABRUDAN, I.V., (2009) Two different methods to estimate needles and branches biomass for Norway spruce (Picea abies L. Karst), Forest and Sustainable Development. Editura Universitatii Transilvania din Brasov, ISSN 1843-505X, p 9-16.
FOREIGN LANGUAGES:
English: good