Ioan DUTCĂ ESTIMAREA STOCĂRII CARBONULUI ÎN

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


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


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.


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.


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]


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


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.


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.


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


(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:



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).



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


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


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


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.


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]


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]


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:


(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).


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


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.


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).


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


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

(%)


BI1 BI2

a

b


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.


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


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)


AceRamuriFusRădăciniBiomasa supraterană totalăBiomasa supraterană lemnoasă


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


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.


Tabelul 5.2.4. Ecuaţiile propuse pentru estimarea biomasei totale la hectar [The allometric equations proposed for estimation of total biomass per hectare]


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


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


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


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


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


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


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.


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


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).


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


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


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


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


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)


Ecuaţie alometrică BCEF


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

(%)


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)


Ace - ecuaţie alometricăAce - BCEFRamuri - ecuaţie alometricăRamuri - BCEFFus - ecuaţie alometricăFus - BCEFRădăcini - ecuaţie alometricăRădăcini - BCEF

a b


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)


Carbon

Dioxid de carbon

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 2 4 6 8 10

Mas

a (t)


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.


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


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.


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.


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

Documents

Ioan DUTCĂ ESTIMAREA STOCĂRII CARBONULUI ÎN