„Miškai – viena svarbiausių gamtos ekosistemų, kuri nuolat keičiasi, tačiau tuos pokyčius dažnai pastebime pavėluotai“, – sako Kauno technologijos universiteto (KTU) profesorius Rytis Maskeliūnas. Klimato kaita, kenkėjų plitimas ir žmogaus veikla miškus veikia greičiau nei sugebame juos stebėti – kai kurie pokyčiai tampa matomi tik tada, kai padaryta nepataisoma žala.
KTU mokslininkai siūlo pažangius technologinius sprendimus miškui: inovatyvų miškų regeneracijos modelį ir garsinės analizės sistemą, leidžiančius prognozuoti miškų būklę ir aptikti pokyčius realiuoju laiku. Jų teigimu, tai gali tapti svarbiu įrankiu tvariai miškų apsaugai.
Norėdami efektyviau užtikrinti miškų apsaugą, KTU mokslininkai pritaikė dirbtinį intelektą ir duomenų analizę. Šiomis technologijomis paremti nauji sprendimai leidžia ne tik stebėti miškų būklę, bet ir numatyti galimus pokyčius bei reaguoti į aplinkos veiksnius realiuoju laiku.
Lietuvoje klimato kaita ypač veikia egles
Vienas iš būdų situacijai gerinti – miškų regeneracijos dinamikos modelis, kuris prognozuoja, kaip miškai augs ir keisis laikui bėgant. Modelis stebi medžių amžiaus klases ir apskaičiuoja tikimybes, kiek medžių pereis iš vienos amžiaus grupės į kitą, įvertindamas jų augimo ir mirtingumo rodiklius.
Be to, pasak duomenų analitikos eksperto, KTU Informatikos fakulteto Realus laiko kompiuterių sistemų centro (IF RLKSC) vadovo, prof. Roberto Damaševičiaus, modelis padeda nustatyti, kurios medžių rūšys geriausiai prisitaiko prie skirtingų sąlygų ir kokiuose regionuose jas sodinti.
Šio modelio pagrindą sudaro pažangūs statistiniai metodai. Markovo grandinės modelis leidžia apskaičiuoti, kaip miškas pereina iš vienos būsenos į kitą, remdamasis dabartine situacija ir tikimybiniais augimo bei mirtingumo rodikliais. „Tai suteikia galimybę numatyti, kiek jaunų medžių išgyvens ar sunyks dėl ligų ar kenkėjų, padedant priimti geriau pagrįstus sprendimus miškotvarkoje“, – pasakoja KTU IF profesorius.
Papildomai naudojama daugiakryptė laiko eilučių dekompozicija leidžia atskirti ilgalaikes miško augimo tendencijas nuo sezoninių svyravimų ar netikėtų gamtos veiksnių, tokių kaip sausros ar kenkėjų plitimas. Šių metodų derinys suteikia išsamesnį miško ekosistemos vaizdą ir leidžia efektyviau prognozuoti miškų raidą įvairiomis aplinkos sąlygomis.
Modeliui įvertinus visos šalies situaciją, paaiškėjo, kad klimato kaita ypač veikia egles. Šie medžiai Lietuvoje tampa vis pažeidžiamesni dėl ilgesnių sausų periodų vasarą ir vis šiltesnių žiemų. „Eglė, nors iš pradžių sparčiai auga jaunuose miškuose, vėlesniuose amžiaus tarpsniuose susiduria su didesniu mirtingumu. Tai siejama su sumažėjusiu atsparumu aplinkos poveikiui“, – teigia R. Maskeliūnas.
Dėl savo būklės miškas galės „pasiskųsti“ pats
Kitas mokslininkų sukurtas įrankis – tai garsų analizės sistema, kuri gali atpažinti natūralius miško garsus ir fiksuoti anomalijas, galinčias reikšti ekosistemos sutrikimus ar žmogaus veiklą. Garso analizė tampa svarbia miškų skaitmeninimo dalimi, leidžiančia realiuoju laiku aptikti aplinkos pokyčius ir greičiau reaguoti į galimas grėsmes.
R. Maskeliūno teigimu, natūralūs gamtos garsai yra ypač svarbus miškų sveikatos rodiklis: „Pavyzdžiui, paukščių giesmės padeda stebėti jų aktyvumą, rūšių įvairovę ir sezoninius migracijos pokyčius. Neįprastai sumažėjęs arba ženkliai padidėjęs paukščių garsų kiekis gali reikšti ekologines problemas, tokias kaip kenkėjai, ligos ar buveinių nykimas“.
Net patys medžių garsai, atsirandantys dėl vėjo, lapų judėjimo ar šakų lūžimo gali signalizuoti apie vėjo stiprumą ar struktūrinius medžių pokyčius dėl sausros ar kitų streso faktorių.
Mokslininkas priduria, kad modelis gali būti pritaikytas kitų aplinkos pokyčių stebėsenai. „Mūsų modelis galėtų aptikti gyvūnų garsus, pavyzdžiui, vilkų staugimą, elnių poravimosi šauksmą ar šernų veiklą ir stebėti jų aktyvumą bei judėjimo modelius. Urbanizuotose teritorijose būtų galima stebėti triukšmo taršą ar intensyvumą“, – sako jis.
Kai kurie dabartiniai miškininkų naudojami modeliai neretai per daug supaprastina sudėtingą ekologinę dinamiką ir sąveiką, ne visada pilnai atsižvelgdami į rūšių konkurenciją, aplinkos grįžtamąjį ryšį ir klimato nepastovumą. Tampa sunku tiksliai prognozuoti miško reakciją į įvairius faktorius. „Todėl šios pažangios technologijos – miškų ateitis“, – įsitikinęs prof. R. Maskeliūnas.
Aukščiau aprašytos įžvalgos remiasi moksliniais straipsniais: „Modeling Forest Regeneration Dynamics: Estimating Regeneration, Growth, and Mortality Rates in Lithuanian Forests”, kurį galima rasti čia ir „Robust Forest Sound Classification Using Pareto-Mordukhovich Optimized MFCC in Environmental Monitoring”, kurį rasite čia.
