ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ГУСТОТЫ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОЙ ПОРОСЛИ ПРИ ЗАРАСТАНИИ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ
Аннотация
Перед выполнением работ по удалению нежелательной древесно-кустарниковой растительности с территорий линейных инфраструктурных объектов нередко осуществляют выявление степени зарастания указанных территорий. В статье представлены результаты практической проверки, разработанной авторами методики определения густоты произрастающей нежелательной растительности, предусматривающей выявление встречаемости её видов. Показана работоспособность и пригодность к производственному применению указанной методики. Установлено, что на обследованных территориях объектов инфраструктуры Центральной России в большей степени следует ожидать произрастания таких видов нежелательной растительности, как, например, Клён ясенелистный (встречаемость 25…33%), Вяз гладкий (5…19%) и приземистый (1…15%), Ясень обыкновенный (5…6%) и иных, склонных к размножению пневой порослью или корневыми отпрысками. Выявлено, что 82,1% обследованных участков обладают густой и средней степенью зарастания, что обуславливает необходимость организации на данных территориях первоочередных работ по удалению растительности.
Полный текст только в pdf
Список литературы
Platonov A.A. Modern state of technical means to remove uncontrolled vegetation / A.A. Platonov // Lesnoy Vestnik. Forestry Bulletin. – 2021. – Vol. 25. № 1. – pp. 115-122.
Abdrazakov F.K. Advanced technology for the removal of trees and shrubs on the berms of irrigation canals using the oppression of stumps with chemicals / F.K. Abdrazakov, C.I. Churkina, D.V. Logashov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Series «International Scientific and Practical Conference «Ensuring Sustainable Development in the Context of Agriculture, Green Energy, Ecology and Earth Science». – Ecology and Environment Protection. – 2021. – р. 042024. – DOI: 10.1088/1755-1315/723/4/042024
Fomin V. Development of ideas within the framework of the genetic approach to the classification of forest types / V. Fomin, S. Zalesov, A. Popov // Baltic Forestry. – 2021. – Vol. 27. № 1. – р. 466. – DOI: 10.46490/BF466
Lima-Cueto F.J. Using Vegetation Indices and a UAV Imaging Platform to Quantify the Density of Vegetation Ground Cover in Olive Groves (Olea Europaea L.) in Southern Spain / F.J. Lima-Cueto, R. Blanco-Sepúlveda, M.L. Gómez-Moreno et al. // Remote Sensing. – 2019. – 11(21). – р. 2564. – DOI: 10.3390/rs11212564
Ochoa-Franco A.P. Tree density, species richness, and composition drive vegetation patches identified from remotely-sensed data in a semi evergreen tropical forest / A.P. Ochoa-Franco, J.R. Valdez-Lazalde, H.M. de los San-tos-Posadas // Revista de Biologia Tropical. – 2019. – Vol. 67. № 4. – pp. 692-707. – DOI: 10.15517/rbt.v67i4.34422
Missio F.F. Floristic and structural characteri-zation of tree vegetation in a deciduous seasonal forest sector, Rs state, Brazil / F.F. Missio, S.J. Longhi, M.D. Gazzola // Ciencia Florestal. – 2021. – Vol. 31. № 3. – pp. 1124-1146. – DOI: 10.5902/1980509831435
Pei F. Monitoring the vegetation activity in china using vegetation health indices / F. Pei, C. Wu, X. Liu, K. Yang // Agricultural and Forest Meteorology. – 2018. – Vol. 248. – рр. 215-227. – DOI: 10.1016/j.agrformet.2017.10.001
Zierdt M. Influence of vegetation density and composition on podzol soils in Lapland / M. Zierdt, B. Cyffka, N. Will // Polar Geography. – 1999. – Vol. 23. № 2. – pp. 97-118. – DOI: 10.1080/10889379909377668
Siswo N. Assessing Vegetation Composition and the Indicator Species around Water Source Areas in a Pine Forest Plantation: A Case Study from Watujali and Silengkong Catchments, Kebumen, Indonesia / N. Siswo, C.-W. Yun, S. Abdiyani // Forests. – 2019. – Vol. 10. – p. 825. – DOI: 10.3390/f10100825
Katjutin P.N. Radial growth of trees differing in their vitality in the middle-aged scots pine forests in the kola peninsula / P.N. Katjutin, N.I. Stavrova, V.V. Gorshkov, I.J. Bakkal // Silva Fennica. – 2020. – Vol. 54. № 3. – pp. 1-10/ – DOI: 10.14214/SF.10263