Erdészettudományi Közlemények / 8. évfolyam / 1. szám / 105-118. oldal
előző | következő

A klímaváltozás nyomán bekövetkező fatermésváltozás becslése a kocsánytalan tölgy példáján

Illés Gábor

Kapcsolat a szerzővel

Levelező szerző: Illés Gábor

Cím: H-9600 Sárvár, Várkerület 30/A.

e-mail cím: illes.gabor[at]erti.naik.hu

Kivonat

A faállományok növekedésének vizsgálata az erdészeti kutatás egyik központi kérdése. A klímaváltozás várható hatásainak értékelésében is fontos ez a témakör. A klímaváltozás miatt az erdők növekedési feltételei is megváltoznak Közép-Európában és ezeket a változásokat általában kedvezőtlennek tekintjük. A növekvő gyakoriságú hőhullámok és aszályok limitálják a gazdaságilag fontos fafajok növekedését. Ennek a kérdésnek a vizsgálatához a kocsánytalan tölgy növekedését értékeltük statisztikai alapokon a termőhelyi (bioklimatikus és talaj) paraméterekkel összefüggésben. A tanulmányban az Országos Erdőállomány Adattár 4594 fafajsorát dolgoztuk fel az elegyetlen, mag eredetű állományokra koncentrálva. A szükséges klimatikus adatokat a Climate EU adatbázis szolgáltatta. Az 1961-1990 közötti éveket tekintettük a klimatikus bázis időszaknak. A 2041-2070 közötti éveket tekintettük a megváltozott klímájú időszaknak az RCP 4.5 kibocsátási forgatókönyven alapuló klímamodellek előrejelzéseit használva. A nem klimatikus termőhelyi és talaj adatokat a legújabb magyarországi termőhelyi adatbázisokból vettük. Az R random forest csomagjával hoztunk létre predikciós modelleket a fatermési osztály becslésére a bázisidőszakra vonatkozóan a talajtani és bioklimatikus változók felhasználásával. A modell sorozat eredményeit adattári teszt területeken és az FNM pontokon teszteltük. A becslések pontossága relatív magas 62-83%-os értéket mutatott fatermési osztályonként 77%-os átlaggal. A modelleket a jövő időszakra nézve is lefuttattuk, hogy a fatermési osztály változásokat becsülni lehessen. Az eredmények azt mutatták, hogy a jó fatermési osztályú területek kiterjedése jelentősen lecsökken és várhatóan északi és nyugati irányba tolódik el a jövőben. Az Alpokalján, a Dél-Dunántúlon és a Dunántúli-Középhegységben a jó fatermési csoportba tartozó területek nagy valószínűséggel közepes, vagy gyenge fatermésű területekké válnak. Az Északi-Középhegységben nem változik jelentősen a fatermési osztályok előfordulási valószínűsége. Összességében a kocsánytalan tölgy fatermési potenciálja inkább kedvezőtlenebb irányba változik a következő évtizedekben.

Kulcsszavak: növedék, növedékbecslés, klímaváltozás, többváltozós statisztika

  • Béky A. 1981: Mag eredetű kocsánytalantölgyesek fatermése. Erdészeti Kutatások 74: 309-320.
  • Boisvenua C. & Running S.W. 2006: Impacts of climate change on natural forest productivity - evidence since the middle of the 20th century. Global Change Biology 12: 862–882. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01134.x
  • Breiman L. 2001: Random forests. Machine Learning 45: 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324
  • Fournier R.A., Guindon L., Bernier P.Y., Ung C.H. & Raulier F. 2000: Spatial implementation of models in forestry. The Forestry Chronicle 76: 929–940. DOI: 10.5558/tfc76929-6
  • Führer E., Horváth L., Jagodics A., Machon A. & Szabados I. 2011: Application of a new aridity index in Hungarian forestry practice. Időjárás 115: 205–216.
  • Geßler A., Keitel C., Kreuzwieser J., Matyssek R., Seiler W. & Rennenberg H. 2006: Potential risks for European beech (Fagus sylvatica L.) in a changing climate. Trees 21: 1–11. DOI: 10.1007/s00468-006-0107-x
  • Hamann A., Wang T., Spittlehouse D.L. & Murdock T.Q. 2013: A comprehensive, high-resolution database of historical and projected climate surfaces for western North America. Bulletin of the American Meteorological Society 94: 1307–1309. DOI: 10.1175/BAMS-D-12-00145.1
  • Hartl-Meier C., Dittmar C., Zang C. & Rothe A. 2014: Mountain forest growth response to climate change in the Northern Limestone Alps. Trees 28: 819–829. DOI: 10.1007/s00468-014-0994-1
  • Hlasny T., Barcza Z., Fabrika M., Balázs B., Churkina G., Pajtík J. et al. 2011: Climate change impacts on growth and carbon balance of forests in Central Europe. Climate Research 47: 219–236. DOI: 10.3354/cr01024
  • Illés G. & Fonyó T. 2016: A klímaváltozás fatermésre gyakorolt várható hatásának becslése az AGRATÉR projektben. Erdészettudományi Közlemények 6(1): 25–34. DOI: 10.17164/EK.2016.003
  • Illés G., Fonyó T., Pásztor L., Bakacsi Zs., Laborczi A., Szatmári G. et al. 2016: Az Agrárklíma 2 projekt eredményei: Magyarország digitális talajtípus térképének előállítása. Erdészettudományi Közlemények 6(1): 17–24. DOI: 10.17164/EK.2016.002
  • Jump A.S., Hunt J.M. & Peñuelas J. 2006: Rapid climate change-related growth decline at the southern range edge of Fagus sylvatica. Global Change Biology 12(11): 2163–2174. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01250.x
  • Lexer M.J., Hönninger K., Scheifinger H., Matulla Ch., Groll N., Kromp-Kolb H. et al. 2002: The sensitivity of Austrian forests to scenarios of climatic change: a large-scale risk assessment based on a modified gap model and forest inventory data. Forest Ecology and Management 162: 53–72. DOI: 10.1016/S0378-1127(02)00050-6
  • Mátyás Cs. & Sun G. 2014: Forests in a water limited world under climate change. Environmental Research Letters 9: 085001. DOI: 10.1088/1748-9326/9/8/085001
  • Mátyás Cs., Vendramin G.G. & Fady B. 2009: Forests at the limit: evolutionary — genetic consequences of environmental changes at the receding (xeric) edge of distribution. Report from a research workshop. Annals of Forest Science 66: 800. DOI: 10.1051/forest/2009081
  • McDowell N.G. & Allen C.D. 2015: Darcy’s law predicts widespread forest mortality under climate warming. Nature Climate Change 5: 669–672. DOI: 10.1038/nclimate2641
  • Nothdurft A., Wolf T., Ringeler A., Böhner J., Saborowski J. 2012: Spatio-temporal prediction of site index based on forest inventories and climate change scenarios. Forest Ecology and Management 279: 97–111. DOI: 10.1016/j.foreco.2012.05.018
  • Pásztor L., Laborczi A., Bakacsi Zs., Szabó J., Illés G. 2018: Compilation of a national soil-type map for Hungary by sequential classification methods. Geoderma 311: 93–108. DOI: 10.1016/j.geoderma.2017.04.018
  • Rasztovits E., Berki I., Mátyás Cs., Czimber K., Pötzelsberger E., Móricz N. 2014: The incorporation of extreme drought events improves models for beech persistence at its distribution limit. Annals of Forest Science 71(2): 201-210. DOI: 10.1007/s13595-013-0346-0
  • Sáenz-Romero C., Lamy J-B., Ducousso A., Musch B., Ehrenmann F., Delzon S. et al. 2017: Adaptive and plastic responses of Quercus petraea populations to climate across Europe. Global Change Biology 23(7): 2831–2847. DOI: 10.1111/gcb.13576
  • Savva Y., Oleksyn J., Reich P.B., Tjoelker M.G., Vaganov E.A., Modrzynski J. 2006: Interannual growth response of Norway spruce to climate along an altitudinal gradient in the Tatra Mountains, Poland. Trees 20: 735–746. DOI: 10.1007/s00468-006-0088-9
  • Wang T., Hamann A., Spittlehouse D. & Carroll C. 2016: Locally Downscaled and Spatially Customizable Climate Data for Historical and Future Periods for North America. PLoS One 11: e0156720. DOI: 10.1371/journal.pone.0156720
  • Open Acces - Nyílt hozzáférés

    A cikk teljes terjedelmében szabadon letölthető, és megfelelő forrásmegjelöléssel szabadon felhasználható.

    Javasolt hivatkozás:

    Illés G. (2018): A klímaváltozás nyomán bekövetkező fatermésváltozás becslése a kocsánytalan tölgy példáján. Erdészettudományi Közlemények, 8(1): 105-118. DOI: 10.17164/EK.2018.007

    8. évfolyam 1. szám,
    105-118. oldal

    DOI: 10.17164/EK.2018.007

    Közlésre elfogadva:
    2018. május 29.

    Kapcsolódó cikkek
    a folyóiratban

    7

    A szerzők további cikkei a folyóiratban

    4

    Témájukban kapcsolódó cikkek az Erdészettudományi Közleményekben*

    A szerzők további megjelent cikkei az Erdészettudományi Közleményekben

    * Automatikusan generált javaslatok a szerzők által megadott kulcsszavak más cikkek címében és kivonataiban való előfordulása alapján. Részletesebb kereséshez kérjük használja a manuális keresést.