Porost

1. Porost • Porost (dendr.) – obecné označení základní jednotky rozdělení lesa, pro kterou se určují taxační veličiny Zásoba porostu – objem dřeva všech stromů tvořících porost (obvykle se uvažuje pouze objem hroubí).

2. Metody stanovení zásob porostů • Podle způsobu zjišťování vstupních dat • metody přímého měření • na celé ploše porostu • reprezentativní (matematicko – statistické) • na zkusných plochách (pásech) • relaskopická • metody odhadu

3. Metody stanovení zásob porostů • Podle způsobu výpočtu zásoby porostu • metody vycházející z přímého měření • metody vycházející z měření tlouštěk a výšek • metoda objemových tabulek • metoda jednotných objemových křivek • ostatní metody (vzorníková, tarifová, …) • metody vycházející z měření jiných porostních veličin • relaskopická • metody vycházející z odhadu • metoda růstových a taxačních tabulek • okulární odhad

4. Metody přímého měření • Průměrkování naplno – časově a měřicky velmi náročná metoda, nejpřesnější ( 5%), užívá se v případech, kdy je nutné přesně zjistit zásobu (porosty nebo části porostů určené k těžbě) nebo na malých plochách (kde použití reprezentativních metod není technicky možné) • Reprezentativní metody – rychlejší, založeny na metodě náhodného výběru, přesnost  10 %, používají se jako nejčastější metoda zjišťování zásob

5. Reprezentativní metody Využívá se poznatků matematické statistiky, kdy se měří jen určitá část stromového inventáře porostu – výběrový soubor, na jehož základě se odhaduje velikost zásoby celého porostu (nebo zásoba na 1 ha). Porostní veličiny se měří obvykle na zkusných plochách nebo stanovištích: • zkusné plochy kruhové • zkusné plochy pásové • relaskopická stanoviště • metoda stromových rozestupů

6. Místo proměření všech stromů porostu je úlohou reprezentativních metod určit (odhadnout) skutečnou zásobu porostu (kterou neznáme) pomocí měření na určitém malém počtu n zkusných ploch (na výběrovém souboru). Podmínkou je, aby chyba odhadu zásoby porostu nepřekročila relativní chybu s pravděpodobností P%. Teoretický základ reprezentativních metod Cíl: určení zásoby porostu (porost – základní soubor). Co je nutné stanovit (vytyčovací údaje): • velikost výběru (zpravidla počet ploch) • intenzita výběru • způsob rozmístění prvků výběrového souboru v porostu

7. Teoretický základ reprezentativních metod velikost porostu P = 15 ha, použijeme 10-ti arové plochy, tj. na celý porost bude teoreticky 150 ploch zásoba získaná z měření na 1. 10-arové plošce je x1 zásoba získaná z měření na 2. 10-arové plošce je x2 zásoba získaná z měření na 3. 10-arové plošce je x3 skutečná hodnota zásoby -  (získala by se změřením všech stromů porostu – tj. všech 150 teoretických „zkusných ploch“) atd. pro všechny plochy Průměr xi/N všech 150 ploch se rovná skutečné zásobě  Změříme jen takový počet ploch, pro které odchylka mezi průměrem SKUTEČNĚ ZMĚŘENÝCH PLOCH a hodnotou  nepřesáhne přípustnou relativní chybu

8. t/22 kvantil Studentova rozdělení – koeficient spolehlivosti zaručující, že skutečná chyba odhadu nepřekročí  x% s pravděpodobností P = 1 - . Pro 1. aproximaci se používá hodnoty 1,96. Pokud vyjde hodnota n výrazně nižší než 30, zpřesněná hodnota se získá ve statistických tabulkách nebo pomocí funkce Excelu =TINV(prst = , volnost = n-1). Hodnota  je obvykle 0,05 (znamená 5% riziko, že skutečná hodnota zásoby bude mimo hranice  x%). x2variační koeficient charakterizující relativní variabilitu (rozrůzněnost) zásoby po ploše porostu přípustná relativní chyba určení zásoby (zpravidla  10%) Stanovení počtu ploch n (velikost výběru)

9. Stanovení počtu ploch n (velikost výběru) • Velikost výběru závisí na: • přímo úměrně na variabilitě zásoby (čím více úroveň zásoby po ploše kolísá, tím větší výběr potřebujeme) – mírou je variační koeficient % – tuto hodnotu neznáme, nutno odhadnout (v praxi pomocí 5-ti stupňové škály rozrůzněnosti zásoby); • přímo úměrně na požadované spolehlivosti – mírou je hodnota t – čím vyšší spolehlivost požadujeme, tím vyšší je hodnota t (např. pro 90 % je 1,64, pro 95% je 1,96, pro 99% je 2,58, atd.); • nepřímo úměrně požadované přesnosti určení zásobyx% . Přesnost je dána tak, že vypočítaná hodnota zásoby se od skutečné nebude lišit o víc než , tedy čím je  menší (a tedy požadovaná přesnost vyšší) tím větší výběr potřebujeme. POZOR!! Velikost výběru nezávisí na velikosti základního souboru (např. velikosti porostu) – jeho velikost zpravidla neznáme nebo může být teoreticky nekonečně veliká!!!

10. Intenzita výběru úhrnná výměra všech zkusných ploch P výměra porostu Intenzita výběru (podíl plochy porostu zaujatý zkusnými plochami) je měřítkem efektivity metody. Na rozdíl od počtu ploch závisí na velikosti základního souboru (ploše porostu). Čím je porost větší, tím je reprezentativní metoda efektivnější (při stejné variabilitě a požadované přesnosti) V praxi se určuje hranice efektivity reprezentativních metod (zda se výběrová metoda „vyplatí“ nebo je již lepší použít celoplošnou metodu).

11. Rozmístění zkusných ploch v porostu • Výběr musí být • objektivní - neovlivněný „přáními“ měřiče, systematickými změnami ve struktuře porostu, apod.; • reprezentativní – musí odrážet vlastnosti celé plochy porostu. Z praktického hlediska se nejlépe osvědčuje systematický výběr – pravidelná síť ploch rozložená po celé ploše porostu: • rovnoměrný – podle čtvercové sítě (odstupy mezi plochami v obou směrech stejné) • nerovnoměrný – podle obdélníkové sítě

12. Rozmístění zkusných ploch v porostu jednoduchý – náhodné umisťování ploch do porostu – nemusí vystihnout všechny změny zásobové úrovně a struktury porostu) systematický rovnoměrný – nejlépe vystihuje variabilitu měřených veličin v porostu systematický nerovnoměrný – nejsnazší na vytyčení

13. Zásoba se vypočítá pro každou zkusnou plochu zvlášť (získají se hodnoty x1 (zásoba získaná z údajů první zkusné plochy), x2 (zásoba získaná z údajů druhé zkusné plochy), … , xn. • Vypočítají se průměr, směrodatná odchylka a variační koeficient výběrového souboru (sx%) • Stanoví se relativní střední chyba výběrového průměru tuto část zanedbáme, je-li i% menší než 10% Je to teoretická chyba, ve které se skutečná chyba vyskytuje v rozmezí  1 s pravděpodobností asi 68 %, vyskytuje v rozmezí  2 s pravděpodobností asi 95 %, vyskytuje v rozmezí  3 s pravděpodobností téměř 100 %, Přesnost reprezentativních metod

14. Přesnost reprezentativních metod • variační koeficient zásoby souvisí z velikostí zkusných ploch (čím větší plocha, tím nižší variační koeficient) – větší zkusné plochy lépe vyrovnávají rozdíly ve struktuře porostu; • při stejné intenzitě výběru se přesnější výsledek získá vyšším počtem malých ploch než menším počtem větších ploch – větší počet malých ploch je reprezentativnější • větší zkusné plochy jsou efektivnější – práce s nimi je rychlejší je nutné hledat kompromis mezi přesností výsledku a hospodárností práce

15. Přesnost reprezentativních metod

16. Kruhové zkusné plochy • Výhody: • je možné je v terénu přesně vytyčit • ve srovnání s jinými plochami mají menší obvod (méně hraničních stromů) • vytyčuje se jich větší počet než pásových, což znamená lepší reprezentativnost a možnost využít stratifikovaný (oblastní) výběr • Nevýhody: • vytyčování kruhových ploch je poměrně zdlouhavé (hlavně na svazích a v porostech s hustým podrostem)

17. Kruhové zkusné plochy –vytyčovací údaje • počet ploch • velikost ploch • intenzita výběru • odstupová vzdálenost

18. Kruhové zkusné plochy –vytyčovací údaje Počet ploch – podle vzorce pro velikost výběru nebo podle grafikonu

19. Kruhové zkusné plochy –vytyčovací údaje Velikost ploch – používají se standardizované velikosti ploch, optimální počet stromů na plochu je 15 – 25.

20. Kruhové zkusné plochy –rozmístění ploch • podle systematického výběru – pro homogenní porosty • podle oblastního (stratifikovaného) výběru – nehomogenní porosty, kde lze vylišit homogenní oblasti

21. Kruhové zkusné plochy – oblastní výběr • zjistí se plošné podíly (Wj) plochy jednotlivých částí (Pj) z celkové plochy (P), jejichž vlastnosti (především variabilita) se liší, podle vztahu Wj=, Pj/P • pro každou část se zjistí stupeň variability - Rj • vypočítá se průměrná variabilita pro všechny části dohromady – • určí se celkový počet zkusných ploch (n) – podle vztahů pro velikost náhodného výběru • celkový počet zkusných ploch n se rozdělí úměrně podle jejich výměry a variability sledované veličiny podle vztahu

22. Kruhové zkusné plochy – oblastní výběr

23. Kruhové zkusné plochy – rozmístění ploch s použitím „sítě“ postupem po taxační linii

24. Kruhové zkusné plochy – měření na plochách

25. Kruhové zkusné plochy – měření na plochách – korekce na svah