Т.П. Новикова, А.И. Новиков, Е.П. Петрищев
Скачать
№ 3 (51)
Технологии. Машины и оборудование
Новикова Татьяна Петровна – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры компьютерных технологий и микроэлектронной инженерии, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087; http://orcid.org/0000-0003-1279-3960, e-mail: novikova_tp.vglta@mail.ru.
Новиков Артур Игоревич – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры древесиноведения, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимиря-зева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1230-0433, e-mail: ar-thur.novikov@vglta.vrn.ru.
Петрищев Евгений Петрович – аспирант, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1395-3631, e-mail: petrishchev.vgltu@mail.ru.
Отсутствие единых терминологических и технологических подходов к процедуре адаптивного лесовосстановления предполагает обоснование принципов создания справочной информационной системы (FLR-Library), учитывающей особенности реализации совместного декомпозированного FLR-алгоритма для сокращения времени его выполнения и рационального прогнозирования будущих проектов восстановления лесных ландшафтов. Собрано и проанализировано более 120 определений для более 30 дескрипторов, таких как «лес», «лесные ландшафты», «адаптивное лесовосстановление», «концепции адаптивного лесовосстановления», «лесовосстановление», «лесоразведение», «древостой», «лесное насаждение», «лесной комплекс», «лесной ландшафт», «тип леса» и других. Найдены как отличительные черты, так и общие моменты в определениях различных стран и авторов одного дескриптора. Технически реализован подход к кластеризации наиболее часто встречающихся дескрипторов: «лес», «лесные ландшафты», «лесовосстановление», «лесоразведение». Для этого по каждому дескриптору на основании модуля иерархической кластеризации определили совмещение кластера перешкалированных расстояний и построили кластерную диаграмму по переменным (критериям эффективности дескрипторов) и наблюдениям (по странам, содержащим источник информации с дескриптором). Общим для всех источников будет то, что адаптивное лесовосстановление подразумевает адаптацию к изменению климата, но далее существует два варианта развития: 1) посадка (посев) пород, устойчивых к изменению климата; 2) завоз и адаптация «южных» пород в северные широты. В будущем на основании анализа дескрипторов и принципа декомпозиции планируется разработать алгоритм функционирования FLR-системы.
восстановление лесных ландшафтов, адаптивное лесовосстановление, справочная система, терминология, страны по площади лесов, страны по активному ведению лесного хозяйства, реляционная модель данных
Новикова, Т. П. Справочная информационная система FLR-Library для адаптивного лесовосстановления: кластерный анализ дескрипторов / Т. П. Новикова, А. И. Новиков, Е. П. Петрищев // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13. – № 3 (51). – С. 164–179. – Библиогр.: с. 173–179 (48 назв.). – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/12.
1. Новикова, Т. П. Разработка справочной информационной системы для адаптивного восстановления лесных ландшафтов (FLR-library) // НИР: грант № 23-26-00102. Российский научный фонд. 2023. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53916036
2. Экспресс-анализ семян в лесохозяйственном производстве: теоретические и технологические аспекты / А. И. Новиков, М. В. Драпалюк, С. В. Соколов, Т. П. Новикова. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. – 176 с. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48309574
3. Novikov, A. I. Non-Destructive Quality Control of Forest Seeds in Globalization: Problems and Prospects of Output Innovative Products / A. I. Novikov, T. P. Novikova // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic, 10–11 октября 2018 года. – Rajecke Teplice, Slovak Republic: University of Zilina, 2018. – P. 1260-1267. https://www.elibrary.ru/vscqou.
4. Новикова, Т. П. Оценка качества лесосеменного материала на экспериментальном участке сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) при адаптивном восстановлении лесных ландшафтов / Т. П. Новикова // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13, № 1(49). – С. 112-128. – DOI 10.34220/issn.2222-7962/2023.1/8. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53814693
5. Новикова, Т. П. Исследование набора технологических операций подготовки семенного материала хвойных пород для лесовосстановления // Лесотехнический журнал. – 2021. – Т. 11, № 4(44). – С. 150-160. – DOI https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2021.4/13.
6. Novikova, T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology / T. P. Novikova // Inventions. – 2022. – Vol. 7, No. 1. – DOI: https://doi.org/10.3390/inventions7010001.
7. Литогенная основа продуктивности Воронежской нагорной дубравы / Г. А. Одноралов, Е. Н. Тихонова, О. В. Трегубов, И. В. Голядкина // Лесотехнический журнал. – 2017. – Т. 7, № 2(26). – С. 26-34. – DOI 10.12737/article_5967e8e01143e9.03067340. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29825780
8. Mariya Petrova. Self-restoration of landscapes: theoretical and practical aspects // Journal of the Bulgarian Geographical Society Volume 41 (2019) 18–22. https://geography.bg/images/JBGS/vol41_2019/
JBGS_vol41_2019_Petrova_M.pdf?_t=1623427631
9. Peterson St-Laurent, G., Hagerman, S. & Kozak, R. What risks matter? Public views about assisted migration and other climate-adaptive reforestation strategies. Climatic Change 151, Pp. 573–587, (2018). https://doi.org/10.1007/s10584-018-2310-3. https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-018-2310-3
10. Mansourian, S. Putting the pieces together: Integration for forest landscape restoration implementation / S. Mansourian, J. Parrotta, P. Balaji et al. // Land Degradation & Development. – 2020. – Vol. 31. – № 4. – P. 419-429. – DOI: https://doi.org/10.1002/ldr.3448.
11. Cruz, D.C. da. An overview of forest loss and restoration in the Brazilian Amazon / D.C. da Cruz, J.M.R. Benayas, G.C. Ferreira et al. // New Forests. – 2021. – Vol. 52. – № 1. – P. 1-16. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11056-020-09777-3.
12. Lombaerde, E. De. Understorey removal effects on tree regeneration in temperate forests: a meta-analysis / E. De Lombaerde, L. Baeten, K. Verheyen et al. // Journal of Applied Ecology. – 2020. – P. 1365-2664.13792. – DOI: https://doi.org/10.1111/1365-2664.13792.
13. Wilson, S.J. Governing restoration: Strategies, adaptations and innovations for tomorrow’s forest landscapes / S.J. Wilson, D. Cagalanan // World Development Perspectives. – 2016. – Vol. 4. – P. 11-15. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.wdp.2016.11.015.
14. Ager, A.A. Economic Opportunities and Trade-Offs in Collaborative Forest Landscape Restoration / A. A. Ager, K.C. Vogler, M.A. Day, J.D. Bailey // Ecological Economics. – 2017. – Vol. 136. – P. 226-239. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2017.01.001.
15. Govindarajulu, D. Rights based approaches to forest landscape restoration; learning from the Indian forest policy experience / D. Govindarajulu, R. Pritchard, A. Chhatre et al. // Forest Policy and Economics. – 2023. – Vol. 157. – P. 103073. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.forpol.2023.103073.
16. Obiri, B.D. Farmers’ perceptions of herbicide usage in forest landscape restoration programs in Ghana / B.D. Obiri, E.A. Obeng, K.A. Oduro et al. // Scientific African. – 2021. – Vol. 11. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00672.
17. Hani, N. Adaptive forest landscape restoration as a contribution to more resilient ecosystems in the Shouf Biosphere Reserve (Lebanon) / N. Hani, P. Regato, R. Colomer et al. // Plant Sociology. – 2017. – Vol. 54. – № 1. – P. 111-118. – DOI: https://doi.org/10.7338/pls2017541S1/14.
18. Caglayan, İ. A decision making approach for assignment of ecosystem services to forest management units: A case study in northwest Turkey / İ. Caglayan, A. Yeşil, Ö. Kabak, P. Bettinger // Ecological Indicators. – 2021. – Vol. 121. – P. 107056. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.107056.
19. Díaz-Yáñez, O. Multi-objective forestry increases the production of ecosystem services / O. Díaz-Yáñez, T. Pukkala, P. Packalen et al. // Forestry: An International Journal of Forest Research. – 2020. – Vol. 94. – № 3. – P. 386-394. – DOI: https://doi.org/10.1093/forestry/cpaa041.
20. Hansen, M.C. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change / M.C. Hansen, P. V. Potapov, R. Moore et al. // Science. – 2013. – Vol. 342. – № 6160. – P. 850-853. – DOI: https://doi.org/10.1126/science.1244693. – Mode of access: https://www.science.org/doi/10.1126/science.1244693.
21. Dudley, N. A stepwise approach to increasing ecological complexity in forest landscape restoration / N. Dudley, S. Maginnis // Ecological Restoration. – 2018. – Vol. 36. – № 3. – P. 174-176. – DOI: https://doi.org/10.3368/er.36.3.174.
22. Spathelf, P. Adaptive measures: integrating adaptive forest management and forest landscape restoration / P. Spathelf, J. Stanturf, M. Kleine et al. // Annals of Forest Science. – 2018. – Vol. 75. – № 2. – P. 55. – DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-018-0736-4.
23. Hani, N. Old abandoned terraces surveying and restoration as a contribution to the adaptive forest landscape restoration in Lebanon / N. Hani, P. Regato, M. Pagliani et al. // Acta Horticulturae. – 2021. – Vol. 1324. – № 1324. – P. 219-224. – DOI: https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2021.1324.34.
24. Julia Ihli, H. Risk and time preferences for participating in forest landscape restoration: The case of coffee farmers in Uganda / H. Julia Ihli, B. Chiputwa, E. Winter, A. Gassner // World Development. – 2022. – Vol. 150. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2021.105713.
25. McColl-Gausden, S.C. Future fire regimes increase risks to obligate-seeder forests / S.C. McColl-Gausden, L.T. Bennett, D.A. Ababei et al. // Diversity and Distributions. – 2022. – Vol. 28. – № 3. – P. 542-558. – DOI: https://doi.org/10.1111/ddi.13417.
26. Stanturf, J.A. Forest landscape restoration: building on the past for future success / J.A. Stanturf // Restoration Ecology. – 2021. – Vol. 29. – № 4. – DOI: https://doi.org/10.1111/rec.13349.
27. Ghazoul, J. Degradation and Recovery in Changing Forest Landscapes: A Multiscale Conceptual Framework. Vol. 42 / J. Ghazoul, R. Chazdon. – Ecosystem Management, Department of Environmental Systems Science, ETH Zurich, Zurich, 8092, Switzerland : Annual Reviews Inc., 2017. – DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-environ-102016-060736.
28. Stanturf, J.A. Landscape degradation and restoration / J.A. Stanturf // Soils and Landscape Restoration / J.A. Stanturf ed. . – Amsterdam, Netherlands : Elsevier, 2021. – P. 125-159. – DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813193-0.00005-9.
29. Labelle, E.R. The role of brush mats in mitigating machine-induced soil disturbances: an assessment using absolute and relative soil bulk density and penetration resistance / E.R. Labelle, B.J. Poltorak, D. Jaeger // Canadian Journal of Forest Research. – 2019. – Vol. 49. – № 2. – P. 164-178. – DOI: https://doi.org/10.1139/cjfr-2018-0324.
30. Stanturf, J.A. Implementing forest landscape restoration under the Bonn Challenge: a systematic approach / J.A. Stanturf, M. Kleine, S. Mansourian et al. // Annals of Forest Science. – 2019. – Vol. 76. – № 2. – P. 50. – DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-019-0833-z.
31. Verdone, M. Time, space, place, and the Bonn Challenge global forest restoration target / M. Verdone, A. Seidl // Restoration Ecology. – 2017. – Vol. 25. – № 6. – P. 903-911. – DOI: https://doi.org/10.1111/rec.12512.
32. Stanturf, J.A. Implementing forest landscape restoration under the Bonn Challenge: a systematic approach / J.A. Stanturf, M. Kleine, S. Mansourian et al. // Annals of Forest Science. – 2019. – Vol. 76. – № 2. – P. 50. – DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-019-0833-z.
33. Novikov, A.I. Production of Complex Knowledgebased Systems: Optimal Distribution of Labor Resources Management in the Globalization Context / A. I. Novikov [et al.] // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic. – Rajecke Teplice, Slovak Republic: University of Zilina, 2018. – P. 2275-2281. – URL: https://www.elibrary.ru/yxkpwh.
34. Патент № 2714705 Российская Федерация, МПК A01G 23/00. Способ восстановления леса : № 2019115418 : заявл. 20.05.2019 : опубл. 19.02.2020 / А. И. Новиков. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/gzdlvj.
35. Novikova, T. P. Economic evaluation of mathematical methods application in the management systems of electronic component base development for forest machines / T. P. Novikova, A. I. Novikov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 392. – P. 012035. – DOI https://doi.org/10.1088/1755-1315/392/1/012035.
36. The effect of seed coat color grading on height of one-year-old container-grown Scots pine seedlings planted on post-fire site / V. Ivetic [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. – Vol. 226. – P. 012043. – DOI 10.1088/1755-1315/226/1/012043.
37. Performance of Scots pine seedlings from seeds graded by colour / V. A. Zelikov [et al.] // Forests. – 2019. – Vol. 10, No. 12. – P. 1064. – DOI 10.3390/F10121064.
38. Влияние индивидуальной массы семян сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) сорта «Негорельская » на 30-дневное прорастание в 40-ячеистых SideSlit-контейнерах / С.В. Ребко [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2023. – Vol. 13. – № 2 (50). – P. 59-86. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/4.
39. Detection of Scots pine single seed in optoelectronic system of mobile grader: mathematical modeling / M. Tigabu et al. // Forests. – 2021. – Vol. 12. – № 2. – P. 240. – DOI: https://doi.org/10.3390/f12020240.
40. Mechanization of coniferous seeds grading in Russia: a selected literature analysis / B.T. Ersson, V.V. Malyshev et al. // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2020. – Vol. 595. – P. 012060. – DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/595/1/012060.
41. The Effect of Motion Time of a Scots Pine Single Seed on Mobile Optoelectronic Grader Efficiency: A Mathematical Patterning / M.V. Drapalyuk, O.R. Dornyak et al. // Inventions. – 2019. – Vol. 4. – № 4. – P. 55. – DOI: https://doi.org/10.3390/inventions4040055.
42. The Root Collar Diameter Growth Reveals a Strong Relationship with the Height Growth of Juvenile Scots Pine Trees from Seeds Differentiated by Spectrometric Feature / P. Tylek, C.B. Mastrangelo et al. // Forests. – 2023. – Vol. 14. – № 6. – P. 1164. – DOI: https://doi.org/10.3390/f14061164.
43. How to Increase the Analog-to-Digital Converter Speed in Optoelectronic Systems of the Seed Quality Rapid Analyzer / S. V. Sokolov, V. V. Kamensky [et al.] // Inventions. – 2019. – Vol. 4, No. 4. – P. 61. – DOI https://doi.org/10.3390/inventions4040061. Режим доступа: https://elibrary.ru/dkxphx.
44. How Can the Engineering Parameters of the NIR Grader Affect the Efficiency of Seed Grading? / C.B. Mastrangelo, P. Tylek et al. // Agriculture. – 2022. – Vol. 12. – № 12. – P. 2125. – DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12122125.
45. Соколов, С. В. Новые оптоэлектронные системы экспресс-анализа семян в лесохозяйственном производстве / С. В. Соколов [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2019. – Т. 9, № 2(34). – С. 5-13. – DOI 10.34220/issn.2222-7962/2019.2/1. – https://www.elibrary.ru/CNXAWZ.
46. Bernardes, R.C. Deep-Learning Approach for Fusarium Head Blight Detection in Wheat Seeds Using Low-Cost Imaging Technology / R.C. Bernardes, A. De Medeiros, L. da Silva et al. // Agriculture. – 2022. – Vol. 12. – № 11. – P. 1801. – DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12111801.2. Novikov, A. Detection of Scots pine single seed in optoelectronic system of mobile grader: mathematical modeling / A. Novikov, V. Lisitsyn, M. Tigabu et al. // Forests. – 2021. – Vol. 12. – № 2. – P. 240. – DOI: https://doi.org/10.3390/f12020240.
47. Scots pine seedlings growth dynamics data reveals properties for the future proof of seed coat color grading conjecture / V. Ivetić [et al. ] // Data. – 2019. – Vol. 4, No. 3. – P. 106. – DOI 10.3390/data4030106. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/PAJOVZ.
48. Разработка алгоритма и модели функционирования информационной системы для малого сельскохозяйственного предприятия / Т. В. Новикова [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2020. – Т. 13, № 4. С. 53-58. DOI 10.12737/2219-0767-2021-13-4-53-58. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/qdcyjv.