Прибыльное лесное хозяйство

На минувшей конференции @spbgeotex некоторые участники усомнились в моих словах про убыточное лесное хозяйство в России. Дескать, коэффициент дисконтирования это какая-то фигня — всего-лишь цифры. Можно зачеркнуть одни, нарисовать и обосновать другие. Хорошо, давайте подсчитаем экономику лесного хозяйства на пальцах, без всяких умных слов.

Возьмем сценарий, позитивный до идиотизма. У вас гектар площади. Пусть мы закупили саженцы елки с открытой корневой системой по два рубля штука и сажаем с заниженной густотой. Выйдет около пяти тысяч только на посадочный материал. Но его еще нужно довести — гнать КАМАЗ до питомника и обратно. Сколько стоит работа (кроме лесников работает бухгалтерия, МТО, начальство и другие люди)? Перед посадкой землю необходимо распахать, а вырубка это не черноземные поля — тут расход топлива выше. А еще амортизация, а еще незапланированные траты — постепенно стоимость посадки приближается к пятидесяти тысячам.

А еще допустим, что приживаемость двухрублевых саженцев у нас 100%, мы не тратимся на уходы, в лесу не бывает пожаров, короедов, ветровалов. Предположим, что дороги у нас не зарастают, гидромелиорация не нужна, класс товарности не ниже первого. Посадили деревья и восемьдесят лет на это место не приходили, а когда пришли — там лес поспевший. Да еще и с кубатурой такой, кубов под двести.

Все это необходимо спилить, раскряжевать, убрать порубочные остатки, погрузить на лесовоз-двухтирку и вывезти. Допустим, тут еще уйдет сто тысяч. Итого, вкладываем сто пятьдесят тысяч и через восемьдесят лет получаем двести кубов условной елки. Цена на еловый кругляк сейчас 2-5 тысяч рублей за куб, смотря какой диаметр. Возьмем среднюю (3 тыс. рублей) С гектара выходит 200*3000=600 000 рублей — четыреста пятьдесят тысяч рублей прибыли.

А теперь откроем калькулятор и убедимся, что вложив эти 150 тысяч в банк на 80 лет под пять процентов мы получим 750 000 рублей. На сто пятьдесят тысяч больше, а всю операцию можно проделать на телефоне одним пальцем.

Реальность еще печальнее. Проблемы по мере роста леса возникают почти всегда, а на сто пятьдесят тысяч вы можете вести лесное хозяйство только друг с другом вон в тех кустах. И это не только проблема России. Поезжайте в Вяртсиля на погранпункт — поcмотрите сколько леса идет через границу. Или в Питер на разводку мостов — на мосты смотреть скучно, а вот проплывающие лесовозы очень интересны. А вспомните кризис с вагонами-кониками для Финляндии два года назад.

Европейцы охраняют свои леса не от любви к природе, а от любви к деньгам. Потому что выгодное лесное хозяйство на севере можно вести только по одной схеме: вырубили и на полтора века про эту территорию забыли. Только это не лесное хозяйство, а лесодобыча и вести ее можно только на очень больших и неосвоенных территориях. По этой причине термина «лесное хозяйство» в России не существует уже более десяти лет.

Может ли быть наоборот? В частных случаях наверняка да, но в целом, лесное хозяйство на севере — это фиаско если нет подневольного труда. Прибыль от растениеводства в широком смысле обратно пропорциональна модулю широты. Если где и стоит выращивать лес, то на юге, но не заменяя сельскохозяйственные культуры, а обеспечивая лучшие условия для их возделывания.

Агроном получает от лесничего микроклимат, удержание снега, снижение ветра, уменьшение эрозии. Лесничий получает от агронома дороги, косвенно удобрения с химической защитой и контроль. И все это в условиях повышенной продуктивности.

К большому сожалению, эта схема ведения хозяйства будет работать еще настолько не скоро, что можно считать никогда. Но я про эту мою боль на конференции @spbgeotex не говорил, потому как тема вообще-то была посвящена применению геоинформационных систем в изучении растительного покрова.

Выступление целиком можно посмотреть здесь, доклады адекватных людей можно посмотреть на канале конференции.

Очень советую посмотреть. Хорошая конференция была.

Картографирование деревьев в городе

Картографирование деревьев в городе

Практикующие ботаники используют разные методы городской дендросъемки. Выбор зависит от исходных данных и ожидаемого результата. Самая трудная работа — обследование кгиоповских объектов, где от ботаника требуют подробную информацию о каждом дереве: породу, вид, местоположение, диаметр кроны и ствола в двух местах, контур кроны на плане, повреждения, заболевания, особенности (вплоть до ширины дупла и угла наклона ствола) и другую информацию. На другом конце списка — сбор данных для расчета восстановительной стоимости. Это ситуация при которой деревья все-равно вырубят под какую-нибудь стройку и необходимо лишь оценить нанесенный ущерб.

Если выйти за границы массовых методов, с одной стороны стоит добавить ультразвуковое обследование стволов и прочую фантастику, а с другой — картирование в OpenStreetMap, которое обычно даже не картирование, а так, «заодно дерево отметил». Сейчас в базе OSM около тринадцати миллионов деревьев, но мануала по полевому маппингу и обработке данных до сих пор нет. Появится он скорее всего не скоро (если вообще появится), поэтому я решил изложить опыт десяти интенсивных дней полевого маппинга деревьев, в результате которого удалось увеличить количество точек natural=tree на сотую долю процента. Это примерно полторы тысячи деревьев. Однако, не так важны сами деревья, как обнаруженная ущербность нынешней схемы тегирования городской растительности.

Для выхода в поле необходимо минимум две вещи: знание видов и полевые материалы. К сожалению, первое из мануалов не узнать: даже если выучить все определители, умение отличить один вид от другого приобретается только с опытом. Однако, если есть сомнения, рекомендую особое внимание перед выходом обратить на вид листьев, коры и самое главное: тип ветвления побегов для основных городских деревьев. Для Санкт-Петербурга это клен остролистный, липа, дуб, вяз, ясень, береза, тополь, осина, черемуха, рябина, ива, ольха серая и ольха черная, боярышник, вишня, яблоня, конский каштан, ель, сосна, лиственница, пихта и туя. Знание этих пород поможет вам в девяти случаях из десяти.

Полевые материалы каждый готовит под себя. Многие ботаники используют карту и бланк, но я убежден в недальновидности такого подхода. Если вам не требуется вносить много данных о каждом дереве — лучше сразу писать на карте. Это уменьшает количество работы, и снижает вероятность ошибки, поскольку пропадает потребность в проставлении номеров на карте и в бланке. Если данных много (как при обследовании объекта, который охраняет КГИОП), то на карте стоит лишь указывать местоположение дерева, его номер и контур кроны, а всю остальную информацию записывать на диктофон. Я указывал только местоположение, породу, высоту, диаметр, количество стволов и санитарное состояние по четырехбалльной шкале: такое количество данных можно вносить без всякого диктофона.

Полевые карты изготовил в QGIS, загрузив данные через QuickOSM — это такой модуль overpass для QGIS. Главное требование к полевым материалам — карты должны быть бледными и содержать только нужную информацию, в моем случае, это дома с номерами, дороги с подписями улиц и заборы.

Карта до выхода в поле

Кроме этого я отметил на карте границы зеленых насаждений общего пользования из питерского RGIS-a. Последнее я не рекомендую повторять, поскольку процедура сомнительна в плане лицензионной чистоты и помогает лишь ориентироваться (и то не всегда). Я спокойно признаюсь в этом по двум причинам: во-первых, никакие данные из посторонних источников в OSM не внесены, границы RGIS только помогают ориентироваться в больших дворах (вот аналогия: можно ли вносить название улицы на которой ты стоишь если ты пришел к ней используя условные карты от Google). Во-вторых, согласно OSM-Wiki эти данные доступны как общественное достояние (public domain). В любом случае, не так страшно использовать чужие данные, как умалчивать об этом.

Я работал в конце декабря (нашел время), что накладывало ряд сложностей. Короткий световой день, холод, затрудненное определение видов и полные газоны собачьих фекалий, которые в такую погоду не разлагаются неделями. Но хуже всего дождь от которого намокает карта. Дабы избежать простоев из-за непогоды и облегчить процесс письма я использовал планшетку для спортивного ориентирования. Она крепится к телу как столик у продавца папирос в начале двадцатого века, складывается при необходимости и позволяет накрыть карту или хотя-бы ее часть прозрачной пленкой. Единственный недостаток — видя эту штуку дворовые бабки проявляют повышенное внимание к картографу и отвлекают от работы. Еще немного устает спина, но это все-равно лучше любых испытанных альтернативных методов.

Планшетка для спортивного ориентирования

Планшетка для спортивного ориентирования

Размер планшетки определяет формат карт, в моем случае A5. По многолетнему опыту могу сказать, что это наиболее удобный формат для полевых работ. Главное, не забыть про обзорную карту:

Обзорная карта

Обзорная карта

Полевая работа не представляет большой сложности если не брать в расчет физиологические неудобства. Желательно отмечать деревья так, что-бы карта была ориентирована на север. Это не принципиально, но облегчает обработку. Важно меньше размышлять и больше делать. Для размышлений есть подготовительный этап, в поле это приводит к потерянному времени и ошибочному результату. Выбираете первое дерево, определяете направление движения и отмечаете на карте точки — местоположения ближайших 5-10 деревьев. Далее идете от дерева к дереву и для каждой точки записываете что-то типа «2л22+28у24», где 2 — количество стволов, л — липа, 22+28 — диаметры стволов на высоте груди в см, у — удовлетворительное состояние, 24 — высота в метрах.

Очень важно сохранять бланки в чистоте — вносить минимум исправлений, а те, что неизбежны не закрашивать, а просто аккуратно и однообразно зачеркивать. Иначе потом предстоят отдельные мучения по дешифрированию написанного. Удивительно, но этим банальным правилом пренебрегает огромное количество специалистов.

Информация на карте

Таким способом в день удается картировать около трехсот деревьев. Летом больше, но все-равно после третьей сотни наступает усталость и темпы работы заметно снижаются. После заполнения, карта выглядит так:

Карта после заполнения

Карта после заполнения

Здесь красным обведены границы — это уже результат камеральной обработки. Придя в тепло я прорисовываю границы съемки красным, здания черным и нумерую все деревья по порядку проводя через каждое дерево ходовую линию зеленого цвета. Важно, что-бы линия нигде не пересекала себя, а первое, последнее и каждое десятое дерево были подписаны. В этом вопросе необходима внимательность, поскольку ошибка или пропущенное дерево потом создадут много хлопот.

Карта с границами, зданиями и номерами

Теоретически, данные уже можно вносить в OpenStreetMap, но к сожалению OSM, который зародился как проект полевого картографирования, последний десяток лет развивается в направлении диванного маппинга. Вносить полевые данные с помощью JOSM или ID — это неоправданная трата сил и времени, поэтому прибегнем к дополнительным инструментам.

Первым делом вносим данные о деревьях в любой редактор, текстовый или табличный. Я использую WPS — это аналог Excel для линукса. Путем нехитрых манипуляций разбиваем формулу вида «2л22+28у24» на пять столбцов (количество, порода, диаметр, санитарное состояние и высота). В шестом стобце указываем номер дерева (по зеленой линии). Вносить лучше всего по порядку идя по зеленой линии от точки к точке. Когда все готово — переводим все в csv-формат (кому лень переводить — может подгрузить в QGIS модуль для импорта данных из табличных редакторов). На этом этапе создаем дополнительные столбцы: natural (все строки заполнены текстом «tree»), genus (род на латыни), genus:ru (род на русском), health (санитарное состояние), height (высота), kind:ru (порода).

Сканируем или фотографируем карты и привязываем их в QGIS. Если они не сильно измялись в поле и сканированы — для привязки достаточно трех точек и аффинной трансформации. В моем случае точек потребовалось больше, поскольку иначе как проективной трансформацией фотографию нормально не привяжешь.

Привязанная в QGIS полевая карта

Привязанная в QGIS полевая карта

После привязки создаем точечный слой и обклацываем все точки вдоль зеленой линии одну за другой, ничего не пропуская и не ставя лишнего. Это крайне важно, поскольку определяет как будут сцеплены атрибутивные данные с геометрией. Для контроля полезно включить отображение количества объектов в слое. Когда все готово, остается только создать в таблице столбец с целочисленными значениями и заполнить его формулой $id+1 — в результате каждой точке будет присвоен номер, под которым он упомянут в таблице с данными. Остается лишь связать геометрию с внешней таблицей и скопировать данные из привязанной таблицы в атрибуты слоя.

Внесение геометрии в QGIS

Внесение геометрии в QGIS

Сохраняем файл в формате geojson в WGS84 (EPSG:4326). Теперь через оверпас проверяем наличие деревьев в базе OSM на территорию обследованных районов. В моем случае таковых было всего пять. Сверяем их со своими данными и если все совпадает (при обследовании вы их нашли), а теги на деревьях не содержат важной информации — смело удаляем их через JOSM. Если не нашли, но вы в качестве своей работы уверены — тоже удаляйте.

Осталось только загрузить в JOSM ваш район работ, открыть файл geojson, копировать из него данные в слой openstreetmap и убедиться, что все на своих местах. У меня иногда вставленный слой по неизвестной причине съезжает, но это ошибка систематическая и исправляется элементарным перемещением.

JOSM с данными о деревьях

JOSM с данными о деревьях

Казалось бы, загружай в базу и радуйся. Но есть пару щепетильных моментов, на которые опытный осмер уже наверняка обратил внимание. Начнем с базового: а что именно мы вносим? Понятно, что деревья, но вот мы полторы тысячи деревьев осмотрели и ощупали. Самое время спросить: «Что такое дерево?». Сирень — дерево или нет? А липа? А дюжина лип, которые растут как кустарник? В OSM внесено не тринадцать миллионов деревьев, а тринадцать миллионов natural=tree, среди которых и трава, и кустарники, и деревья и все, что угодно.

Теперь наименование. Если следовать описанию тега natural=tree, мы должны указать вид (species), в крайнем случае род (genus). Подход логичный, но так делать нельзя. Могу ли я указать вид липы? Допустим, с очень большой погрешностью могу, благо их всего два в городе: платифиллос и кордата. А как быть с ясенями, у которых диагностический признак — почки, расположены на высоте трех человеческих ростов? А как быть с лиственницами, виды которых во всем Питере может нормально различить только один человек?

Для таких ситуаций есть род (genus). Но вот передо мной вишня. Если я внесу genus для вишни по всем правилам, то выйдет, что у меня никакая не вишня, а слива. Потому как вишня — это сливовый подрод (Prunus subgenus Cerasus). И черемуха, кстати тоже. А как быть с трактовкой разных таксонов? Никогда вы эту проблему не решите, если не признаете, что вносить вид в OSM столь же глупо, как и указывать для каждого дерева нуклеотидную цепь. Вид и род — это очень, очень, очень тяжело и сложно. То что определяем мы, называется «порода» — группа растений, выделенная на основе практической целесообразности. Это может быть и вид (конский каштан обыкновенный) и род (вяз) и подрод и все, что угодно. Хороший пример с тополями, которые разделяют на две породы: осину, которая populus tremula и тополь, который объединяет все остальные тополя.

А как обстоит дело с морфометрией? Есть circumference=* — окружность ствола в метрах. Но как быть, если стволов несколько? Как обозначить, что дерево является угрозой? Как тегировать кронированный обрубок тополя? Как тегировать особые случаи произрастания, например, когда береза вьется лианой по сосне? Или черемуха, ветви которой в четверть метра толщиной вросли в землю? Как обозначать скворечники и кормушки? А если в них живут белки? Хотя стоп, сейчас меня в нечеткое тегирование унесет, а я все это не для того рассказываю. Рассказываю я это для того, что неожиданно хороший повод для встречи образовался — поработать над схемой тегирования деревьев. Ну и еще немного для того, что-бы похвастаться. Что я, зря полторы недели корячился?

Проверка гипотезы Пуанкаре

Помните, как у Ницше: «Только насилием, силой и неумолимостью можно вырвать у природы ее заветные тайны»? Решил несколько месяцев назад проверить на практике доказательство частного случая обобщенной гипотезы Пуанкаре. Благо был подходящий повод, место и компания.

С технической точки зрения в этом нет ничего сложного, главное иметь боевой настрой и хорошие легкие. Гипотеза звучит страшно: «Всякое односвязное компактное n-мерное многообразие без края гомеоморфно n-мерной сфере». Но если разобраться, в этом нет ничего непостижимого даже для посредственного натуралиста.

Многообразие — это объект или пространство, которое состоит из частей. Если количество частей конечно, многообразие называют компактным, а если части вплотную примыкают друг к другу не образуя пропусков и границ, то еще и односвязным без края. Размерность (n-мерность) здесь понимают в привычном со школы, эвклидовом смысле. Гомеоформность означает соответствие объектов или возможность преобразовать один объект в другой не прибегая к разрыву.

Следовательно, на бытовой язык гипотезу можно перевести как «Любой цельный объект без края из конечного числа элементов можно превратить в сферу такой же размерности». В моем случае речь шла о частном случае для n=2, а именно о резиновой женщине, которая согласно обобщенной гипотезе Пуанкаре при долгом надувании должна превратиться в шар. Не в бублик, не в тессеракт, не в плоскость, а именно в шар.

Оказалось, что для такой проверки мало уметь работать головой, надувая женщину через пипку. Вначале необходимо силой отвоевать ее ночью среди гаражей. К великому сожалению, в процессе борьбы односвязность женщины была нарушена, в результате чего она испустила дух и потеряла пригодность для математических целей. Это еще одно свидетельство в пользу того, что математика успешно моделирует реальность, но не является ею сама.

Больше всего в этой истории потрясает другое. Если уж для проверки доказанного частного двумерного случая гипотезы Пуанкаре мне пришлось пройти такие испытания, что должен был пережить Григорий Перельман, доказавший десять лет назад верность гипотезы для n=3? Резиновую женщину с трехмерной поверхностью я не только надуть, я ее даже представить себе не могу.

Пожалуй, что после такого жизненного опыта и впрямь никакие премии не нужны.

Долгая жизнь ранней розы

Улицы американских городов заполонили насекомые. Их так много, что даже останавливают движение поездов. Цена на основной продукт питания взлетает в десятки раз. Миру грозит голод и лишь отважные ученые бьются над решением проблемы.

Это не сценарий из голливудского кино, а реальная история о судьбе картошки из книги #вершкиикорешки (#аудиокниги #смирнов). Даже не знаю, существует ли другое растение, которое было бы одновременно пищевым, ядовитым и столь популярным.

На очереди злак, который многие ошибочно принимают за дерево. Поэтому донейт я все-таки оставлю: