Przyrost miąższości drzewostanów to jeden z kluczowych parametrów w gospodarce leśnej: wpływa na wyliczenie etatu użytkowania, intensywność cięć, ocenę produkcyjności siedlisk i wiarygodność prognoz rozwoju zasobów – zarówno lokalnie, jak i w skali kraju. Przez ponad 100 lat praktyka leśna opierała się na tablicach zasobności i przyrostu. Dziś – w warunkach zmiany klimatu, eutrofizacji siedlisk i innej dynamiki wzrostu – to podejście przestało wystarczać. O tym, co zmieniają nowe modele przyrostowe, jak powstały i co oznaczają dla codziennej pracy leśników oraz taksatorów, rozmawiamy z prof. dr hab. inż. Jarosławem Sochą – autorem opracowania, współtwórcą modeli wdrożonych w gospodarce leśnej.

Zacznijmy od mocnego stwierdzenia: „koniec epoki tablic zasobności”. Co dokładnie się skończyło – i dlaczego właśnie teraz?

Już od co najmniej kilku dziesięcioleci wiadomo, że stosowane w praktyce tablice zasobności – oparte na danych sprzed 100–120 lat – nie odzwierciedlają aktualnych trendów przyrostowych. Wynika to stąd, że powstawały w innych realiach – chłodniejszym klimacie, przy innej żyzności siedlisk i innym sposobie prowadzenia drzewostanów. Tymczasem zmiana klimatu, depozycja azotu, eutrofizacja siedlisk, postęp hodowlany i modyfikacje praktyk gospodarczych sprawiły, że rzeczywiste przyrosty drzewostanów zaczęły coraz mocniej odbiegać od wartości przewidywanych za pomocą tablic zasobności i przyrostu. W efekcie w planowaniu urządzeniowym narastały rozbieżności między przyrostem przewidywanym a rzeczywistym – a to przekładało się na systematyczne błędy w prognozach.

Leśnicy od lat sygnalizowali, że tablice nie odpowiadają rzeczywistości. Co było brakującym elementem, żeby zastąpić je lepszym narzędziem?

Przede wszystkim przez długi czas brakowało reprezentatywnych danych referencyjnych obejmujących obszar całego kraju oraz metod analizy danych i odpowiedniej infrastruktury informatycznej pozwalającej na wdrożenie wyników badań naukowych do praktyki. Dopiero rozwój Wielkoobszarowej Inwentaryzacji Stanu Lasów (WISL), systemów informatycznych oraz nowoczesnych metod analizy danych stworzył warunki do budowy modeli opartych na bieżących, empirycznych obserwacjach. Podstawą są dane z czterech cykli WISL z lat 2005–23, a także sieć blisko 600 stałych powierzchni badawczych z pomiarami przyrostowymi. Tak duża aktualna baza pozwala uchwycić realną dynamikę wzrostu w całej Polsce – wraz ze zróżnicowaniem siedliskowym, regionalnym i strukturalnym drzewostanów. Modele obejmują główne gatunki lasotwórcze Polski: sosnę, świerk, jodłę, buka, dąb, modrzew, brzozę i olszę.

Na czym polega różnica między tablicami a nowymi modelami?

Tablice są z natury statyczne i uśredniające – przypisują jeden „przeciętny” przebieg wzrostu dla danego gatunku i siedliska. Nowe modele są dynamiczne,  opisują przyrost jako funkcję cech konkretnego drzewostanu i siedliska, m.in. wieku, bonitacji, zagęszczenia. Ponadto uwzględniają regionalną specyfikę wzrostu, biorąc pod uwagę położenie w krainie przyrodniczo-leśnej. Dzięki temu lepiej odzwierciedlają rzeczywisty przyrost na danym obszarze drzewostanu, zamiast zakładać, że wszystkie drzewostany rosną średnio tak samo.

W artykule opisującym nowe modele pojawia się pojęcie „sztucznych chronosekwencji”. Brzmi technicznie, ale co to daje w praktyce?

W klasycznym podejściu, żeby odtworzyć pełny przebieg wzrostu, trzeba długo obserwować te same drzewostany – często przez dekady. Metoda sztucznych chronosekwencji pozwala odtworzyć pełną krzywą wzrostu na bazie tysięcy krótkookresowych obserwacji z powierzchni WISL reprezentujących cały zakres zmienności warunków wzrostu w Polsce. Zastosowanie sztucznych chronosekwencji było też konieczne z uwagi na to, że w Polsce nie dysponujemy siecią stałych powierzchni doświadczalnych obserwowanych przez dziesięciolecia, tak jak np. niemieckie powierzchnie obserwowane niekiedy już nawet od 150 lat. Takie chronosekwencje pozwalają budować ponad 100-letnie szeregi wzrostowe bez wieloletniego obserwowania pojedynczych drzewostanów.

Jedna z ważnych praktycznych zmian to odejście od klas bonitacji na rzecz wskaźnika bonitacji (Site Index). Co to zmienia dla leśnika czy taksatora?

Klasa bonitacji (I–V) jest cechą jakościową i z konieczności upraszcza rzeczywistość. Wskaźnik bonitacji (SI) jest cechą ilościową i opisuje potencjał siedliska w sposób ciągły, określa, jaką wysokość drzewostan osiągnie w wieku bazowym, który w naszych modelach wynosi 100 lat. Żeby to zilustrować, dam przykład: dwa drzewostany o wyraźnie różnej produkcyjności, np. drzewostany sosnowe w wieku 100 lat o wysokości 26,5 m i 29,5 m, dotychczas trafiały do tej samej, I klasy bonitacji siedliska. Wskaźnik bonitacji (SI)  tych drzewostanów wynosi natomiast 26,5 m i 29,5 m, czyli różni się o ponad 11%. W praktyce bonitacja przestaje być zakresem siedlisk, a staje się wartością liczbową wyrażoną w metrach, co poprawia precyzję prognoz i zbliża nas do standardów nowoczesnego modelowania wzrostu stosowanego na świecie.

Ważną zmienną w modelach jest również zagęszczenie, które zostało jednak określone tradycyjnie stosowanym wskaźnikiem zadrzewienia. Czemu formalne uwzględnienie zagęszczenia jest takie ważne i dlaczego opisano je w modelach wskaźnikiem zadrzewienia?

Zagęszczenie jest kluczowe do ilościowej, porównywalnej analizy wariantów intensywności gospodarowania. Z uwagi na możliwość praktycznego zastosowania przy określaniu zadrzewienia nie stosowaliśmy typowych miar bazujących na liczbie drzew, lecz pozostaliśmy przy wskaźniku zadrzewienia. Wynikało to przede wszystkim z braku informacji o liczbie drzew w opisie taksacyjnym – liczba drzew nie jest określana w ramach inwentaryzacji. Warto w tym miejscu dodać, że przyrost nie jest proporcjonalny do zagęszczenia drzewostanu i wraz z jego wzrostem nieproporcjonalnie się zmniejsza. Tablice podawały jedną uśrednioną wartość przyrostu dla zadrzewienia równego 1.0, którą w praktyce ekstrapolowano proporcjonalnie w zależności od zadrzewienia danego drzewostanu. W nowych modelach wartości przyrostu są liczone dla konkretnego drzewostanu – o danym wieku, wysokości i zasobności, czyli również specyficznym zadrzewieniu. To daje możliwość lepszego uwzględnienia efektów różnej intensywności zabiegów pielęgnacyjnych. Jednocześnie dla zachowania dotychczasowych standardów przy definiowaniu zadrzewienia przyjęliśmy dotychczasowe „modelowe” wartości zasobności.

Czy to znaczy, że zadrzewienie 1.0 w modelach jest równoznaczne z dotychczasowym zadrzewieniem wyliczanym na podstawie tablic zasobności?

Dokładnie tak. Definicja zadrzewienia celowo nie została zmieniona i zachowano dotychczasowe modelowe wartości zasobności. Jedyna różnica polega na tym, że wartości zasobności dla zadrzewienia 1.0 zostały teraz opisane wzorami. Dzięki temu dla drzewostanu w określonym wieku, wysokości i zasobności, zadrzewienie można łatwo wyliczyć z opracowanych w tym celu wzorów. Decyzja o tym, żeby nie zmieniać dotychczas stosowanych modelowych wartości zasobności, wynikała z potrzeby dostosowania modeli do dotychczasowych doświadczeń pracowników terenowych – służby leśnej, taksatorów czy pracowników zakładów usług leśnych, którzy są przyzwyczajeni do pewnego standardu – wzorca zadrzewienia. Po latach praktyki są nawet w stanie szacować go wzrokowo z bardzo dobrym przybliżeniem. Zadrzewienie jest bowiem wykorzystywane m.in. przy wzrokowym szacowaniu zasobności w inwentaryzacji czy ustalaniu potrzeby wykonania oraz nasilenia zabiegów pielęgnacyjnych. Dlatego zdecydowaliśmy nie zmieniać modelowej zasobności dla określonej wysokości i wieku drzewostanu i przyjęliśmy w tym celu wartości tablicowe, które zostały tylko opisane wzorami. Muszę jednak podkreślić, że nie oznacza to, że przyrost uzyskiwany z nowych modeli ma cokolwiek wspólnego z przyrostem określanym z tablic zasobności.

W nowych modelach pojawia się też regionalizacja. Co to znaczy wprost – czy ten sam gatunek może rosnąć inaczej w różnych częściach Polski, nawet przy podobnych warunkach, tej samej bonitacji siedliska?

Dokładnie tak. Dane pokazują, że przebieg wzrostu wysokości i przyrostu jest zróżnicowany w różnych regionach Polski, dlatego modele mają parametry specyficzne dla poszczególnych krain przyrodniczo-leśnych różniących się m.in. warunkami klimatycznymi i siedliskowymi. To pozwala na bardziej lokalne uchwycenie dynamiki przyrostu i przede wszystkim eliminuje uśrednianie charakterystyczne dla dawnych tablic.

W gospodarce leśnej liczy się możliwość praktycznego wykorzystania wyników badań. Czy nowe modele da się stosować bez rewolucji w zbieraniu danych w terenie?

To był jeden z warunków. Zmiennymi objaśniającymi są cechy drzewostanu i siedliska standardowo określane podczas inwentaryzacji urządzeniowej. Zachowano też dotychczasowe standardy w definicji zadrzewienia, a w modelach pozostawiono definicję wysokości drzewostanu jako wysokości przeciętnej Loreya – tak, żeby całość była kompatybilna z inwentaryzacją lasu i danymi taksacyjnymi zawartymi w systemach informatycznych, w tym SILP.

Gdzie zostały wdrożone nowe modele? Jak wyglądało przejście od nauki do praktyki?

Modele zostały wdrożone do praktyki leśnej w skali całych Lasów Państwowych. Wprowadzono je wraz z nową Instrukcją urządzania lasu – zgodnie z Zarządzeniem nr 116 Dyrektora Generalnego Lasów Państwowych z 14 grudnia 2023 r., obowiązującą od 1 stycznia 2024 roku. Zostały też zaimplementowane w Systemie Informatycznym Lasów Państwowych, WEB-Taksatorze oraz Banku Danych o Lasach, co umożliwia ich operacyjne wykorzystanie, w tym m.in. coroczną aktualizację danych o zasobach i przyroście pomiędzy rewizjami planów urządzenia lasu.

Jak, biorąc pod uwagę obserwowane dynamiczne zmiany w warunkach wzrostu lasów, można uniknąć sytuacji, że za 10–20 lat znów będziemy mówić, że modele się zestarzały i są nieadekwatne?

Jednym z założeń przyświecających nam w trakcie tworzenia modeli była możliwość ich bieżącej aktualizacji. W ramach badań opracowano oprogramowanie umożliwiające rekalibrację modeli po pozyskaniu nowych danych z WISL albo z powierzchni badawczych. To jest fundamentalna zmiana, modele nie są zestawem równań z parametrami „zamrożonymi” na dekady, tylko narzędziem, które da się aktualizować wraz z pozyskiwaniem nowych danych. Z myślą o tym przy wdrażaniu w SILP wartości parametrów modeli zostały zamieszczone w specjalnych tabelach, które mogą zostać łatwo zamienione na nowe.

Czy te modele są dostępne tylko w systemach informatycznych, czy można z nich korzystać szerzej?

Nasze modele przyrostowe zostały udostępnione publicznie także jako pakiet R „silvaR”, który pozwala obliczać przyrost na podstawie wieku, bonitacji, zagęszczenia i krainy przyrodniczo-leśnej. Poza samymi modelami pakiet zawiera szerszy zestaw narzędzi przydatnych w pracy z danymi leśnymi: czyszczenie i standaryzację danych, standaryzację nazw gatunków (również korektę literówek), konwersje do oficjalnych skrótów, grupowania, przygotowanie danych do obliczeń miąższości, a także wsparcie w określaniu wysokości drzewostanu na podstawie rastrowego modelu wysokości koron z teledetekcji.

Czy opracowane modele mogą znaleźć zastosowanie również poza typowym planowaniem urządzeniowym i aktualizacją danych w SILP?

Tak. Przyrost jest jedną ze zmiennych wykorzystywanych przy określaniu pochłaniania przez lasy CO₂, oraz przy sporządzaniu krótko- i średnioterminowych prognoz rozwoju zasobów leśnych, w tym potencjału pozyskania drewna. Modele mogą być też narzędziem pomocnym w ocenie skutków decyzji gospodarczych w warunkach zmieniającego się klimatu i rosnących oczekiwań społecznych wobec leśnictwa.

Na koniec, jeśli miałby pan jednym zdaniem podsumować, czym jest wprowadzenie do praktyki nowych modeli przyrostowych – co by pan powiedział?

To nie jest kosmetyczna korekta starych rozwiązań, tylko zmiana paradygmatu. Przeszliśmy z historycznych, statycznych tablic na dynamiczne, regionalne i możliwe do aktualizowania  modele oparte na współczesnych danych – adekwatne do realiów XXI wieku. A kolejnym krokiem powinno być dalsze doskonalenie tych narzędzi oraz równoległy rozwój modeli fizjologicznych (mechanistycznych), potrzebnych do długookresowych symulacji i prognozowania wpływu zmiany klimatu i warunków siedliskowych na wzrost oraz kondycję lasów.