Universitatea Transilvania din Brașovold.unitbv.ro/Portals/31/Sustineri de...

Investeşte în oameni!

FONDUL SOCIAL EUROPEAN

Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013

Axa prioritară 1 „Educaţie şi formare profesională în sprijinul creşterii economice şi dezvoltării societăţii bazate pe cunoaştere” Domeniul major de intervenţie 1.5. „Programe doctorale şi post-doctorale în sprijinul cercetării”

Titlul proiectului: „Burse doctorale pentru dezvoltare durabila” BD-DD

Numărul de identificare al contractului: POSDRU/107/1.5/S/76945 Beneficiar: Universitatea Transilvania din Braşov

Universitatea Transilvania din Brașov

Școala Doctorală Interdisciplinară

Departamentul: Exploatări Forestiere, Amenajarea Pădurilor și

Măsurători Terestre

Ing.Dipl. MScMF Adrian ENACHE

Sistem de suport decizional privind optimizarea amplasării

drumurilor forestiere in păduri montane din Romania

Decision support system for optimizing forest roads locating in

Romanian mountain forests

Rezumatul tezei de doctorat

Summary of the PhD Thesis

Conducători ştiinţifici

Prof.univ.dr.ing. Valentina Doina CIOBANU

Prof.univ.dr.ing. Karl STAMPFER

BRAȘOV, 2013

MINISTERUL EDUCAŢIEI NAŢIONALE

UNIVERSITATEA “TRANSILVANIA” DIN BRAŞOV

BRAŞOV, B-DUL EROILOR NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000, FAX 0040-268-410525

RECTORAT

D-lui (D-nei) ..............................................................................................................

COMPONENŢA

Comisiei de doctorat

Numită prin ordinul Rectorului Universităţii „Transilvania” din Braşov

Nr. 5959 din 23.07.2013

PREŞEDINTE: Prof.univ.dr.ing. Alexandru Lucian CURTU

DECAN – Facultatea de Silvicultură și Exploatări

Forestiere, Universitatea Transilvania din Brașov

CONDUCĂTORI ŞTIINŢIFICI: Prof.univ.dr.ing. Valentina Doina CIOBANU


Prof.univ.dr.ing. Karl STAMPFER

University of Natural Resources and Life Sciences, Viena

REFERENŢI: Prof.univ.dr.sc. Tibor PENTEK

University of Zagreb, Croatia

Conf.univ.dr.ing. Sergiu HORODNIC

Universitatea Ștefan cel Mare din Suceava

Prof.univ.dr.ing. Gheorghe IGNEA


Data, ora şi locul susţinerii publice a tezei de doctorat: 15.11.2013, ora 1300

, sala SI2,

Facultatea de Silvicultură și Exploatări Forestiere din Brașov.

Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării vă rugăm să le transmiteţi

în timp util, pe adresa: Facultatea de Silvicultură și Exploatări Forestiere, Str. Șirul Beethoven,

Nr.1, 500123, Brașov; la numărul de fax: 0040 268 475 705 sau la adresa de e-mail:

[email protected].

Totodată vă invităm să luaţi parte la şedinţa publică de susţinere a tezei de doctorat.

Vă mulţumim.

mailto:[email protected]

Cuprins

3

CUPRINS

PREFAȚĂ .................................................................................................................................... 10

Capitolul 1. INTRODUCERE ........................................................................................ 12

1.1 Aspecte generale și descrierea problemei .................................................................. 12

1.2 Scopul cercetărilor ...................................................................................................... 16

1.3 Obiectivele cercetărilor .............................................................................................. 16

1.4 Localizarea cercetărilor .............................................................................................. 16

Capitolul 2. STADIUL ACTUAL AL CUNOȘTINȚELOR PRIVIND STUDIUL

AMPLASAMENTULUI ȘI PROIECTAREA REȚELELOR DE DRUMURI

FORESTIERE .......................................................................................................... 18

2.1 Cadrul legislativ și practicile actuale în proiectarea rețelelor de drumuri forestiere din

România ...................................................................................................................... 18

2.2 Evaluarea cantitativă și calitativă a infrastructurii forestiere ..................................... 20

2.2.1 Metode analitice pentru determinarea indicilor de structură ai infrastructurii

forestiere ....................................................................................................... 21

2.2.1.1 Determinarea distanței medii de colectare ......................................... 21

2.2.1.2 Determinarea factorilor de corecție .................................................... 22

2.2.2 Abordări actuale privind analiza spațială, modelarea, optimizarea și

automatizarea amplasării drumurilor forestiere ........................................... 22

2.3 Analiza costurilor drumurilor forestiere ..................................................................... 24

2.4 Amprenta de mediu a drumurilor forestiere ............................................................... 24

2.4.1 Aspecte generale .......................................................................................... 25

2.4.2 Etapele evaluării impactului asupra mediului .............................................. 25

2.4.2.1 Definirea scopului și a domeniului de aplicare (granițele sistemului) 25

2.4.2.2 Analiza impactului ............................................................................. 26

2.4.2.3 Măsuri de atenuare și combatere ........................................................ 26

2.4.2.4 Luarea deciziilor, implementarea și monitorizarea ............................ 26

2.5 Principii și abordări privind evaluarea ciclului de viață în sectorul forestier și

industriile aferente ...................................................................................................... 27

2.6 Metode de analiză multicriterială și de luare a deciziilor ........................................... 28

Cuprins

4

2.6.1 Structurarea problemei ................................................................................. 30

2.6.2 Sisteme de suport decizional în ingineria forestieră .................................... 31

2.7 Concluzii .................................................................................................................... 32

Capitolul 3. PREZENTAREA ZONEI STUDIATE ȘI A METODELOR DE

CERCETARE ........................................................................................................... 33

3.1 Localizarea cercetărilor și colectarea datelor din teren .............................................. 33

3.1.1 Date geologice, geomorfologice și hidrologice ........................................... 34

3.1.2 Date climatice ............................................................................................... 34

3.1.3 Date privind tipurile de soluri, stațiuni și păduri .......................................... 34

3.1.4 Date privind infrastructura forestieră ........................................................... 35

3.1.5 Date privind tehnologiile de exploatare și posibilitatea anuală.................... 35

3.1.6 Colectarea datelor si măsuratorile efectuate în teren ................................... 35

3.2 Dezvoltarea unui sistem de suport decizional pentru evaluarea traseelor de drumuri

forestiere ..................................................................................................................... 36

3.2.1 Structurarea unei probleme decizionale complexe....................................... 38

3.2.2 Modelul multicriterial de analiză a utilității scenariilor de drumuri forestiere41

3.2.3 Evaluarea calitativă a infrastructurii forestiere ............................................ 42

3.2.4 Evaluarea tehnologiilor de exploatare .......................................................... 42

3.2.4.1 Evaluarea productivității .................................................................... 43

3.2.4.2 Evaluarea eficienței economice a sistemelor de exploatare ............... 45

3.2.4.3 Amprenta asupra mediului ................................................................. 45

3.2.5 Definirea scenariilor de infrastructură forestieră ......................................... 47

3.2.6 Evaluarea eficienței economice a scenariilor de infrastructură .................... 48

3.2.7 Evaluarea utilității totale a scenariilor, testarea și validarea modelului

conceptual .................................................................................................... 49

3.3 Modele spațiale pentru determinarea indicilor de structură ai rețelelor de drumuri

forestiere ..................................................................................................................... 50

3.3.1 Metoda Raster .............................................................................................. 50

3.3.2 Metoda centrelor de greutate (CGR) ............................................................ 52

3.3.3 Metoda rețelelor sistematice de puncte ........................................................ 53

3.3.4 Metoda zonelor tampon (buffer) .................................................................. 55

3.3.5 Analiza statistică a modelelor spațiale ......................................................... 56

3.3.6 Determinarea factorilor de corecție folosind metodele spațiale ................... 56

3.4 Automatizarea proceselor ........................................................................................... 57

Cuprins

5

3.4.1 Automatizarea metodei raster ...................................................................... 58

3.4.2 Automatizarea metodei rețelelor sistematice de puncte ............................... 59

3.4.3 Automatizarea metodei zonelor tampon ...................................................... 59

3.5 Abordări participative pentru evaluarea variantelor de drumuri forestiere ................ 61

3.5.1 Elaborarea și conducerea unui sondaj de opinii între factorii de decizie ..... 61

3.5.2 Definirea criteriilor și a indicatorilor ........................................................... 61

3.5.3 Pregătirea chestionarului .............................................................................. 62

3.5.4 Analiza statistică a preferințelor părților interesate relevante ...................... 63

3.6 Evaluarea bilanțului ecologic al scenariilor de drumuri forestiere și al sistemelor de

colectare a masei lemnoase ........................................................................................ 64

3.6.1 Definirea granițelor, structurii și a funcțiilor sistemului .............................. 64

3.6.2 Elaborarea modelului de intrări și ieșiri (matricea tehnologică) .................. 67

3.6.3 Evaluarea eficienței economice a sistemului ............................................... 73

3.6.4 Evaluarea amprentei de mediu a sistemului ................................................. 73

3.7 Concluzii .................................................................................................................... 75

Capitolul 4. REZULTATE ȘI DISCUȚII ..................................................................... 76

4.1 Modelarea și automatizarea proceselor ...................................................................... 76

4.2 Utilizarea modelelor spațiale de determinare a indicilor de structură ........................ 76

4.2.1 Analiza statistică a metodelor raster și rețele sistematice de puncte ............ 76

4.2.2 Determinarea factorilor de corecție .............................................................. 80

4.3 Procesul participativ de luare a deciziilor .................................................................. 81

4.3.1 Rata de participare la sondaj ........................................................................ 82

4.3.2 Evaluarea empirică și statistică a preferințelor părților interesate relevante 82

4.3.2.1 Opinii privind criteriile ....................................................................... 82

4.3.2.2 Opinii privind subcriteriile ................................................................. 83

4.3.2.3 Interpretarea statistică a comportamentului grupurilor de factori

interesați relevanți ................................................................................... 86

4.3.3 Discuții privind rezultatele sondajului ......................................................... 88

4.4 Evaluarea, testarea și validarea sistemului de suport decizional ................................ 89

4.4.1 Evaluarea calitativă a scenariilor de infrastructură ...................................... 89

4.4.2 Evaluarea tehnologiilor de exploatare .......................................................... 92

4.4.2.1 Analiza productivității și a costurilor sistemelor de exploatare ......... 92

4.4.2.2 Evaluarea amprentei de mediu ........................................................... 93

4.4.3 Evaluarea eficienței economice a scenariilor de drumuri forestiere ............ 93

Cuprins

6

4.4.4 Analiza utilității scenariilor de infrastructură și luarea deciziilor ................ 95

4.4.5 Implementarea sistemului de suport decizional în practică ......................... 98

4.5 Evaluarea bilanțului ecologic al scenariilor de drumuri forestiere și a sistemelor de

colectare a masei lemnoase ........................................................................................ 98

4.5.1 Performanța sistemelor analizate ................................................................. 98

4.5.2 Eficiența economică a sistemelor analizate ................................................ 100

4.5.3 Bilanțul ecologic al sistemelor analizate .................................................... 102

4.6 Concluzii .................................................................................................................. 106

Capitolul 5. CONCLUZII FINALE ȘI CONTRIBUȚII ORIGINALE ................... 107

5.1 Concluzii finale ........................................................................................................ 107

5.1.1 Modelarea și automatizarea proceselor ...................................................... 107

5.1.2 Modele spațiale de analiză și calcul ........................................................... 107

5.1.3 Importanța procesului participativ de luare a deciziilor în evaluarea

drumurilor forestiere .................................................................................. 108

5.1.4 Utilizarea sistemului de suport decizional în evaluarea variantelor de

drumuri forestiere ....................................................................................... 108

5.1.5 Importanța conceptului de bilanț ecologic în amplasarea drumurilor

forestiere, ca instrument de suport decizional ............................................ 109

5.2 Contribuții originale ................................................................................................. 110

5.3 Recomandări pentru practică .................................................................................... 111

5.4 Diseminarea rezultatelor ........................................................................................... 111

5.5 Direcții viitoare de cercetare .................................................................................... 113

BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ ............................................................................................... 114

Rezumat (Abstract) ................................................................................................................... 119

Curriculum Vitae ...................................................................................................................... 120

Cuprins

7

TABLE OF CONTENTS

FOREWORD ............................................................................................................................... 10

Chapter 1. INTRODUCTION .................................................................................................... 12

1.1 General aspects and problem description ................................................................... 12

1.2 Purpose of research .................................................................................................... 16

1.3 Research objectives .................................................................................................... 16

1.4 Research location ....................................................................................................... 16

Chapter 2. STATE OF THE ART KNOWLEDGE REGARDING FOREST ROADS

LOCATING .............................................................................................................. 18

2.1 Legal framework and practices used in forest road network planning in Romania ... 18

2.2 Qualitative and quantitative assessment of forest infrastructure ................................ 20

2.2.1 Analytical methods for computing the structural indices of the forest

infrastructure ................................................................................................ 21

2.2.2 Approaches regarding spatial analyses, modelling, optimization and

automation of forest roads locating .............................................................. 22

2.3 Cost appraisal of forest roads ..................................................................................... 24

2.4 Environmental footprint of forest roads ..................................................................... 24

2.4.1 General aspects ............................................................................................. 25

2.4.2 Phases of environmental impact assessment ................................................ 25

2.5 Principles and approaches regarding life cycle assessment in forest sector and forest

based industries .......................................................................................................... 27

2.6 Multiple criteria analysis and decision making methods ........................................... 28

2.6.1 Problem structuring ...................................................................................... 30

2.6.2 Decision support systems in forest engineering ........................................... 31

2.7 Conclusions ................................................................................................................ 32

Chapter 3. STUDY AREA, MATERIALS AND METHODS ................................................ 33

3.1 Research location and field data collection ................................................................ 33

3.1.1 Geological, geomorphological and hydrological aspects ............................. 34

3.1.2 Climatic data ................................................................................................ 34

3.1.3 Data regaarding soils, forest sites and forest types ...................................... 34

Cuprins

8

3.1.4 Data regarding forest infrastructure ............................................................. 35

3.1.5 Data regarding harvesting technology and annual allowable cut ................. 35

3.1.6 Field data measurements .............................................................................. 35

3.2 Developing a decision support system for the evaluation of forest road options ....... 36

3.2.1 Structuring a complex decision problem ...................................................... 38

3.2.2 Multiple criteria utility model for assessing forest road scenarios............... 41

3.2.3 Qualitative assessment of forest infrastructure ............................................ 42

3.2.4 Assessment of harvesting systems ............................................................... 42

3.2.5 Defining forest infrastructure scenarios ....................................................... 47

3.2.6 Assessment of the economic effieciency of infrastructure scenarios ........... 48

3.2.7 Assessment of the total utility of scenarios, testing and validating the

conceptual model ......................................................................................... 49

3.3 Spatial models for computing structural indices of forest infrastructure ................... 50

3.3.1 Raster method ............................................................................................... 50

3.3.2 Centers of gravity method (CGR) ................................................................ 52

3.3.3 Grid points method ....................................................................................... 53

3.3.4 Buffer strips method ..................................................................................... 55

3.3.5 Statistical analyses of the spatial models ..................................................... 56

3.3.6 Computation of correction factors using the spatial methods ...................... 56

3.4 Process automation ..................................................................................................... 57

3.4.1 Automation of the raster method .................................................................. 58

3.4.2 Automation of the grid points method ......................................................... 59

3.4.3 Automation of the buffer strips method ....................................................... 59

3.5 Participatory approach for assessing forest road options ........................................... 61

3.5.1 Elaboration of a multi-stakeholder survey ................................................... 61

3.5.2 Defining criteria and sub-criteria ................................................................. 61

3.5.3 Preparing the survey form ............................................................................ 62

3.5.4 Statistical analysis of stakeholders’ preferences .......................................... 63

3.6 Evaluation of the ecological balance of forest road and harvesting systems scenarios64

3.6.1 Defining system borders, structure and functions ........................................ 64

3.6.2 Elaboration of the input-output model (technology matrix) ........................ 67

3.6.3 Assessment of system’s economic efficiency .............................................. 73

3.6.4 Assessment of system’s environmental footprint ........................................ 73

3.7 Conclusions ................................................................................................................ 75

Capitolul 4.RESULTS AND DISCUSSIONS ........................................................................... 76

Cuprins

9

4.1 Modelling and process automation ............................................................................. 76

4.2 Utilization of spatial models for computating of the structural indices ..................... 76

4.2.1 Statistical analyses of the raster and grid points methods ............................ 76

4.2.2 Computation of correction factors ............................................................... 80

4.3 The participatory decision making process ................................................................ 81

4.3.1 Survey’s participation rate ........................................................................... 82

4.3.2 Empiric and statistical evaluation of stakeholders’ preferences .................. 82

4.3.3 Discussions regarding survey’s results ........................................................ 88

4.4 Assessment, testing and validation of the decision support system ........................... 89

4.4.1 Qualitative assessment of infrastructure scenarios ...................................... 89

4.4.2 Assessment of harvesting systems ............................................................... 92

4.4.3 Cost appraisal of forest road options ............................................................ 93

4.4.4 Utility analysis of forest road options and decision making ........................ 95

4.4.5 Implementing the decision support system in praxis ................................... 98

4.5 Evaluation of the ecological balance of forest road and harvesting systems scenarios98

4.5.1 Performance of the analyzed systems .......................................................... 98

4.5.2 Economic efficiency of the analyzed systems............................................ 100

4.5.3 Ecological balance of the analyzed systems .............................................. 102

4.6 Conclusions .............................................................................................................. 106

Capitolul 5. FINAL CONCLUSIONS AND ORIGINAL CONTRIBUTIONS ....... 107

5.1 Final conclusions ...................................................................................................... 107

5.1.1 Modelling and process automation ............................................................ 107

5.1.2 Spatial models of computing and analyses ................................................ 107

5.1.3 Using the participatory decision making process in evalution of forest roads108

5.1.4 Use of the DSS in evaluation of forest road options .................................. 108

5.1.5 Importance of the ecological balance approach in locating forest roads ... 109

5.2 Original contributions ............................................................................................... 110

5.3 Recommendations for praxis .................................................................................... 111

5.4 Dissemination of results ........................................................................................... 111

5.5 Future research directions ........................................................................................ 113

SELECTED BIBLIOGRAPHY ............................................................................................... 114

Abstract .................................................................................................................................. 119

Curriculum Vitae ...................................................................................................................... 120

Preafață

10

PREFAȚĂ

Motto:

„Până acum oamenii nu au găsit un alt drum mai bun spre adevăr decât greșeala.”

”Pentru fiecare om în viață există un drum către fericire: acela pe care e chemat să meargă. Cei

mai mulți nu-l găsesc niciodată, cei cuminți îl caută până la moarte, iar cei proști se trântesc la

pământ și plâng că sunt nenorociți.”

(Nicolae Iorga)

Pentru a contribui la o dezvoltare inteligentă, durabilă și incluzivă a Uniunii Europene, noua

strategie forestieră europeană urmărește stimularea utilizării resurselor forestiere într-un mod

care să minimizeze impactul asupra mediului, în vederea valorificării integrale a beneficiilor pe

care acestea le oferă pentru societate prin intermediul gospodăririi durabile a pădurilor (GDP). În

acest context, drumurile forestiere joacă un rol strategic în implementarea principiilor GDP.

Ideea acestei teme a plecat de la nevoia practică de îmbunătățire a accesibilității pădurilor și a

procesului de amplasare a drumurilor forestiere din zonele montane, prin analiza multicriterială a

variantelor de drumuri forestiere și identificarea celor mai potrivite soluții de trasee care să

răspundă multitudinii de obiective pe care pădurile și drumurile forestiere trebuie să le

îndeplinească, deservind interesele diverse, adesea conflictuale, ale părților relevante interesate.

Pe aceastã cale doresc sã mulțumesc tuturor celor care au contribuit, direct sau indirect, la

conturarea acestei lucrãri.

În primul rând, îmi exprim deosebita recunoștință și întreaga mea considerație față de distinșii

mei conducători științifici, doamna prof.univ.dr.ing. Valentina Doina Ciobanu și domnul

prof.univ.dr.ing. Karl Stampfer, pentru încrederea acordată în abordarea acestei teme și pentru

întreg sprijinul științific, moral, logistic și financiar oferit pe parcursul acestor ani. Le mulțumesc

pentru sfaturile utile și competente și pentru buna colaborare din toată această perioadă.

Mulțumiri speciale adresez Rectorului Universității Transilvania din Brașov, domnului

prof.univ.dr.ing. Ioan Vasile Abrudan pentru îndemnul de a urma studiile doctorale și doamnei

prof.univ.dr.ing Valeria Alexandru pentru entuziasmul cu care m-a impulsionat în abordarea

acestei teme. Mulțumesc, de asemenea, colectivului Departamentului de Exploatări Forestiere,

Amenajarea Pădurilor și Măsurători Terestre din Brașov, în special domnilor: prof.univ.dr.ing.

Preafață

11

Rostislav Bereziuc, prof.univ.dr.ing. Gheorghe Ignea, conf.dr.ing. Iosif Vorovencii și

șef.lucr.dr.ing. Stelian Alexandru Borz pentru opiniile lor competente și constructive.

Îmi exprim aprecierea sinceră și îi mulțumesc bunului meu coleg de la Institutul de Inginerie

Forestieră din Viena, domnului dr.ing.dipl. Martin Kühmaier pentru sprijinul necondiționat

acordat la numeroasele mele solicitări, pentru răbdarea de care a dat dovadă de fiecare dată și

pentru sfaturile sale utile. De asemenea, mulțumesc întregului colectiv al Institutului de Inginerie

Forestieră din Viena pentru sprijinul acordat ori de câte ori a fost nevoie de-a lungul acestor ani.

Le mulțumesc recenzorilor anonimi care au revizuit articolele publicate și în curs de publicare,

respectiv colegilor de breaslă, profesori și cercetători științifici, care și-au exprimat opiniile la

adresa lucrărilor pe care le-am prezentat în cadrul conferințelor științifice internaționale în acești

ani. Sincere mulțumiri îndrept și către personalul Ocolului Silvic Ciucaș R.A. în cadrul căruia am

identificat și amplasat zona de studiu, respectiv domnului Constantin Pisău pentru sprijinul

acordat în efectuarea măsurătorilor din teren.

Mulțumesc Fondului Social European și Guvernului României pentru finanțarea cercetărilor prin

Programul Operațional Sectorial pentru Dezvoltarea Resurselor Umane (POSDRU) 2007 – 2013,

proiectul „Burse doctorale pentru dezvoltare durabila” BD-DD POSDRU/107/1.5/S/76945. De

asemenea, mulțumesc CEEPUS - Central European Exchange Program for University Studies și

ERASMUS - Lifelong Learning Programme pentru sprijinul financiar.

Le mulțumesc prietenilor care au fost lângă mine în această perioadă: unei persoane speciale care

mi-a fost alături la începutul acestui drum, dar care ulterior a ales o altă cale; bunilor mei

prieteni, Dumitru Teodor Cristian și Ionuț, care mi-au transmis mereu energia lor pozitivă,

calmul și detașarea atât de necesare în momentele cheie; Andreei și lui Marcel, pentru

ospitalitate și prietenie sinceră necondiționată.

Mă înclin respectuos în fața părinților mei, Ioana și Vasile, și îi asigur de întreaga mea

recunoștintă pentru că m-au înțeles și m-au sprijinit din toate punctele de vedere. Mulțumiri

călduroase adresez întregii mele familii, în special mătușii mele, Aneta, pentru discuțiile

relaxante și de neprețuit de la malul mării. Nu în ultimul rând, cele mai sincere gânduri se

îndreaptă către nepoțelul meu scump și drag, David, care a venit pe lume într-un moment în care

mă simțeam fără inspirație și care mi-a luminat calea precum o stea, redându-mi energia și

entuziasmul de care aveam atâta nevoie pentru finalizarea acestei lucrări. David Gabriel Enache,

îți mulțumesc și îți dedic această lucrare!

Autorul,

Enache, A. (2013): Sistem de suport decizional pentru evaluarea drumurilor forestiere

12

Capitolul 1. INTRODUCERE

1.1 Aspecte generale și descrierea problemei

Obiectivele Uniunii Europene privind schimbările climatice și utilizarea energiei (i.e. reducerea

emisiilor de gaze cu efect de seră cu 20% sub nivelul din 1990; 20% din energie să provină din

resurse regenerabile; creșterea eficienței energetice cu 20%; Comisia Europeană, 2013), precum

și obiectivele Pădurile Europei 2020 (Forest Europe, 2011) privitoare la: îmbunătățirea

cunoștințelor despre păduri prin cercetare, educație și inovare; creșterea substanțială a ofertei de

masă lemnoasă din păduri gospodărite durabil; creșterea semnificativă a beneficiilor

socioeconomice și culturale din păduri; dezvoltarea unor strategii pentru adaptarea la schimbările

climatice și atenuarea efectelor acesteia, fac apel la implicarea activă a factorilor de decizie și a

părților interesate relevante din sectorul forestier în procesul decizional. Conform Deciziei

Ministeriale de la Oslo: Pădurile Europei 2020 (Forest Europe, 2011), gospodărirea durabilă a

pădurilor (GDP) trebuie să asigure până în 2020 îndeplinirea funcțiilor multiple ale pădurilor și

să consolideze furnizarea durabilă de bunuri și servicii, prin optimizarea beneficiilor

socioeconomice și culturale, în mod special pentru dezvoltarea rurală. Reprezentând o parte

cheie a GDP, ingineria drumurilor forestiere trebuie de asemenea să se conformeze acestor

declarații. În plus, Strategia Europeană privind Pădurile (1999/C56/01), Planul de acțiune al UE

pentru păduri (COM (2006) 302 final) și Comunicarea UE privind industriile inovatoare și

durabile forestiere (COM (2008) 113 final) subliniază rolul multifuncțional al pădurilor și

sprijină ferm utilizarea durabilă și multifuncțională a resurselor forestiere europene, promovarea

și încurajarea unei abordări participative și transparente a provocărilor din sectorul forestier.

Noua strategie forestieră europeană publicată de Comisia Europeană (COM (2013) 659 final)

promovează o abordare holistică nouă a managementului forestier, urmărind să răspundă

provocărilor legate de întregul lanț de valori al pădurilor prin consolidarea aplicării principiilor

GDP într-un mod echilibrat, împreună cu creșterea competitivității și stimularea utilizării

resurselor forestiere într-un mod care să minimizeze impactul asupra mediului și a climei,

asigurând astfel protecția pădurilor și furnizarea de servicii ecosistemice, contribuind în același

timp la un echilibru mai bun al carbonului către o economie ecologică. Această nouă strategie

urmărește valorificarea integrală a beneficiilor pe care pădurile le oferă pentru societate, prin

furnizarea de diverse bunuri și servicii prin intermediul GDP și contribuția la o dezvoltare

inteligentă, durabilă și incluzivă a UE până în anul 2020 (European Commission, 2013a).


13

Politica și strategia forestieră națională din România (Ministerul Mediului și Pădurilor, 2011a)

recunoaște importanța patrimoniului forestier românesc, angajându-se pentru transparență în

procesul decizional de interes public. În acest sens, au fost elaborate acțiuni strategice care

încurajează modernizarea și adaptarea sistemului informațional în sectorul forestier prin

utilizarea GIS în administrarea pădurilor din România. În plus, o politică specifică a strategiei

forestiere susține integrarea activităților de exploatare și prelucrare a lemnului, în conceptul

gestionării durabilă a resurselor naturale, în vederea valorificării superioare a resurselor de

lemn. Unul dintre obiectivele strategice ale acestei politici se referă la îmbunătățirea

accesibilității fondului forestier, în corelație strictă cu metodele și tehnologiile moderne de

exploatare forestieră și cu respectarea cerințelor de protecție a mediului. În vederea îndeplinirii

acestor deziderate, au fost definite patru acțiuni strategice:

1. Extinderea rețelei de drumuri forestiere;

2. Modernizarea și consolidarea drumurilor forestiere existente;

3. Mărirea gradului de accesibilitate a pădurilor prin dezvoltarea infrastructurii

forestiere secundare, în vederea reducerii distanței medii de colectare și a promovării

utilizării unor metode și tehnologii de exploatare ecoprotective;

4. Promovarea și extinderea utilizării funicularelor pasagere pentru accesibilizarea

interioară a arboretelor la nivel de parcelă.

Se observă importanța deosebită acordată dezvoltării infrastructurii forestiere din România, în

strânsă corelație cu integrarea sistemelor și tehnologiilor de exploatare în procesul de planificare

și proiectare a drumurilor forestiere. Cu toate acestea, aspectele tehnico-economice continuă sa

reprezinte cel mai important criteriu de decizie pentru construirea drumurilor forestiere în

România. Prin urmare, este necesar ca aspectele sociale și de mediu ale drumurilor forestiere,

respectiv funcțiile multiple ale acestora să fie luate în considerare în mod efectiv încă din etapa

de studiere a amplasamentului acestora, pe baza unei abordări participative și transparente, cu

consultarea tuturor părților interesate relevante (Widhalm et al., 2005).

Pădurile din România acoperă circa 6,65 milioane de hectare (29% din suprafața totală a țării;

Banca Mondială, 2012) și au una dintre cele mai reduse accesibilități din Europa (6,5 m/ha;

Enescu, 2011). Această valoare este cu mult sub cea considerată optimă în pădurile din România

pentru o distanță maximă de colectare de 2,0 km (14-18 m/ha; Amzica, 1971; Bereziuc et al,

1987). Astfel, se observă că infrastructura forestieră din România la momentul actual nu poate

sprijini implementarea principiilor GDP. Cu toate că Strategia de dezvoltare a sectorului

forestier din România 2000 – 2020 prevedea construirea a aproximativ 750-800 km de drumuri


14

forestiere în fiecare an, ritmul de dezvoltare a infrastructurii forestiere din România este mult

mai scăzut (Bereziuc et al., 2003; Ministerul Mediului și Pădurilor, 2011b).

Volumul mediu la hectar al pădurilor din România este de aproximativ 218 m3/ha, iar creșterea

medie anuală este de circa 5,6 m3/an/ha. Posibilitatea anuală este de aproximativ 22,3 milioane

m3 (60% din creșterea anuală), în timp ce cantitatea medie de masă lemnoasă recoltată anual este

de aproximativ 17,0 milioane m3

( 46% din creșterea anuală), din care circa 2,0 milioane m3 sunt

situate în păduri inaccesibile (Ministerul Mediului și Pădurilor, 2011b; Banca Mondială, 2012).

Prin comparație, Austria, cu o suprafață totală a pădurilor de 4 milioane ha, are un volum mediu

la hectar de cca. 337 m3/ha, o creștere medie anuală de cca. 9 m

3/an/ha, o posibilitate anuală de

30,4 milioane m3 (100% din creșterea anuală), în timp ce cantitatea de masă lemnoasă recoltată

anual este de aproximativ 25,9 milioane m3

(85% din creșterea anuală; Statistik Austria, 2013).

Pe de altă parte, Germania, cu o suprafață a pădurilor de 11,1 milioane ha, are un volum mediu la

hectar de cca. 320 m3/ha, o creștere medie anuală de cca. 12,6 m

3/an/ha, o posibilitate anuală de

84% din creșterea anuală, în timp ce cantitatea de masă lemnoasă recoltată anual este de

aproximativ 56,1 milioane m3 (59% din creșterea anuală; BMELV, 2012; Statistik und Berichte

BMELV, 2013). Aceste diferențe semnificative între potențialul productiv și cantitatea de masă

recoltată anual în Romania se datorează mai multor aspecte interconectate: productivitatea

scăzută a sistemelor de colectare și utilizarea acestora sub capacitate; infrastructura forestieră

slab dezvoltată, cu drumuri forestiere amplasate în special de-a lungul văilor; o lipsă de corelare

între reabilitarea drumurilor deteriorate și construirea de noi drumuri forestiere pe de o parte, cu

contractarea și planificarea recoltării masei lemnoase, pe de altă parte (Ministerul Mediului și

Pădurilor, 2011b). Deși Programul Forestier Național recunoaște existența supraexploatărilor și

presiunea cu care se confruntă din acest punct de vedere pădurile din zonele accesibile

(Ministerul Mediului și Pădurilor, 2005), foarte puține acțiuni s-au implementat efectiv pentru a

schimba această paradigmă.

În acest context, sectorul forestier românesc, inclusiv lanțul de custodii în aprovizionarea cu

masă lemnoasă, se confruntă la momentul actual cu mai multe provocări:

o accesibilitatea redusă la resursa de masă lemnoasă

o sisteme învechite de colectare a masei lemnoase;

o productivitate și eficiență scăzută în activitățile silvice și în exploatările forestiere;

o obiective conflictuale ale GDP bazate pe folosințe multiple ale pădurii;

o amprenta relativ ridicată asupra mediului din exploatările forestiere;

Astfel, colectarea lemnului prin târâre și semitârâre rămâne principalul procedeu tehnic de

extracție a masei lemnoase din România, folosindu-se în mod obișnuit tractoare universale cu


15

troliu, tractoare articulate forestiere (TAF), corhănirea sau colectarea cu atelajele, în timp ce

tehnologiile noi precum colectarea prin purtare a masei lemnoase cu tractoarele cu remorcă sau

semi-remorcă de tip forwarder sau cu funicularele pasagere sunt foarte puțin răspândite la nivel

național. Distanța medie de colectare la nivel național este de aproximativ 1,8 km (Popovici et

al., 2003), ceea ce conduce la o productivitate scăzută la colectarea lemnului. Dezvoltarea

empirică a căilor de colectare coroborată cu distanța foarte mare de colectare și cu apropiatul

masei lemnoase tipic în aval, a condus la creșterea necontrolată a amprentei ecologice a

activităților de exploatare forestieră (Spârchez et al., 2009; Duță, 2012). Este evident astfel că

rețeaua actuală de drumuri forestiere din România nu poate face față cererii de mobilizare a

masei lemnoase din surse gospodărite durabil și nu poate fi coloana vertebrală a GDP.

Introducerea tehnologiilor de colectare a masei lemnoase care au o productivitate mai ridicată,

sunt mai eficiente din punct de vedere energetic și sunt mai atente cu mediul este astfel

îngreunată, în timp ce tehnologiile actuale de colectare continuă să aibă eficiență scăzută și o

amprentă de mediu ridicată.

Așadar, se poate remarca faptul că pentru gestionarea durabilă a pădurilor din România un factor

extrem de important îl constituie consolidarea și extinderea infrastructurii forestiere. Acest

proces ar putea fi sprijinit printr-o planificare integrată mai eficientă a rețelei de drumuri

forestiere, prin promovarea utilizării tehnicilor de teledetecție, a GIS și a instrumentelor

multicriteriale de suport decizional în ingineria forestieră. Prin urmare, planificarea și construirea

drumurilor forestiere care să fie fezabile din punct de vedere tehnic, accesibile din punct de

vedere economic și acceptabile din punct de vedere ecologic și social ar trebui să devină o

prioritate în sectorul forestier românesc. În acest context, au fost identificate următoarele nevoi

pentru dezvoltarea de drumuri forestiere multifuncționale, care să răspundă cerințelor actuale:

o planificarea rețelelor de drumuri forestiere folosind o abordare holistică, bazată pe

principiile sustenabilității în strânsă legătură cu tehnicile de teledetecție, GIS și

metodele de analiză multicriterială;

o creșterea eficienței energetice și a responsabilității sociale în ingineria forestieră,

corelată cu reducerea amprentei de mediu a lucrărilor de exploatare forestieră;

o îmbunătățirea procesului decizional în ingineria forestieră, bazată pe abordări și

principii participative.


16

1.2 Scopul cercetărilor

Scopul cercetărilor a fost acela de a dezvolta un sistem de suport decizional pentru optimizarea

amplasării drumurilor forestiere în pădurile montane din România, prin evaluarea diferitelor

alternative de drumuri forestiere și sisteme de colectare a masei lemnoase, în vederea facilitării

luării deciziilor înainte de proiectarea si construirea efectivă a drumurilor. Scopul principal a fost

acela de a documenta și eficientiza procesul decizional în ingineria forestieră, furnizând

factorilor de decizie un instrument holistic pentru sprijinirea procesului complex de selectare și

implementare a celor mai potrivite soluții privind infrastructura forestieră și sistemele de

colectare a masei lemnoase, adaptate condițiilor locale.

1.3 Obiectivele cercetărilor

În vederea îndeplinirii scopului cercetărilor, au fost definite următoarele obiective specifice:

1. Evaluarea cadrului legal și a practicilor utilizate în planificarea și proiectarea rețelelor

de drumuri forestiere.

2. Evaluarea stadiului actual al cunoștințelor privind instrumentele utilizate in selectarea

traseului și amplasarea amplasarea drumurilor forestiere.

3. Dezvoltarea unui sistem de suport decizional participativ, bazat pe modelare și

automatizare în GIS, pentru îmbunătățirea eficienței și eficacității selectării traseului

și amplasării drumurilor forestiere.

4. Evaluarea multicriterială și efectuarea analizelor de senzitivitate a scenariilor de

drumuri forestiere și de sisteme de colectare a masei lemnoase.

5. Testarea, validarea și punerea în aplicare a instrumentului de suport decizional într-o

suprafață de pădure montană din România.

6. Evaluarea ciclului de viață al drumurilor forestiere în strânsă legătură cu sistemele de

colectare a masei lemnoase.

1.4 Localizarea cercetărilor

Cercetările au fost efectuate în pădurile proprietate publică a comunei Târlungeni din județul

Brașov, situate la baza masivului Ciucaș (45o34' latitudine nordică și 25

o54' longitudine estică;

Figura 1.1) și administrate de Ocolul Silvic Ciucaș R.A.


17

Figura 1.1 Localizarea cercetărilor (perspectivă la nivel național)

Zona de proiect se întinde pe o suprafață de cca. 903 ha și se situează la aproximativ 15 km sud-

est de localitatea Târlungeni, în regiunea Dălghiu (Figura 1.2).

Figura 1.2 Localizarea cercetărilor – detaliu zona de proiect Dălghiu


18

Capitolul 2. STADIUL ACTUAL AL

CUNOȘTINȚELOR PRIVIND STUDIUL

AMPLASAMENTULUI ȘI PROIECTAREA

REȚELELOR DE DRUMURI FORESTIERE

Așa cum s-a prezentat în capitolul introductiv, gestionarea durabilă a resurselor forestiere din

regiunile montane necesită o îmbunătățire a accesului la arborete, printr-o infrastructură

forestieră dezvoltată în mod corespunzător. Deciziile strategice privind recoltarea lemnului au

consecințe pe termen lung asupra dezvoltării pădurilor (Kühmaier, 2010), iar sistemele eficiente

de colectare a masei lemnoase se bazează pe rețele bine dezvoltate de drumuri forestiere

(Stampfer, 2010). În aceste condiții, studiile privind amplasarea rețelelor de drumuri forestiere

care trebuiesc elaborate inaintea proiectării tehnice (ex. studii de amplasament, studii de

fezabilitate) joacă un rol crucial atât în îndeplinirea obiectivelor GDP, cât și in valorificarea

folosințelor multiple ale pădurilor, necesitând identificarea unor soluții fezabile care să fie

adaptate la condițiile socio-economice și de mediu de la nivel local (Enache, 2009).

2.1 Cadrul legislativ și practicile actuale în proiectarea rețelelor de

drumuri forestiere din România

Timp de mai bine de trei decenii proiectarea și construirea drumurilor forestiere din România a

fost reglementată prin Normativul Departamental PD 67/80 care a fost actualizat în anul 1999,

denumit în continuare PD 67/80 (1999). Acest normativ prevedea principiile de bază și

instrucțiunile specifice pentru: planificarea traseelor; definirea caracteristicilor geometrice ale

drumurilor forestiere; proiectarea aliniamentelor orizontale și a racordărilor convexe și concave

în plan vertical, a secțiunilor transversale, a lucrărilor de artă; dimensionarea suprastructurii;

considerații privind siguranța traficului rutier și protecția muncii. Normativul PD 67/80 (1999)

nu lua în considerare interesele multiple ale părților relevante interesate din sectorul forestier și

nici folosirea unor abordări participative în dezvoltarea rețelelor de drumuri forestiere, fiind strict

axat pe descrierea caracteristicilor tehnice ale acestora. Potrivit acestui normativ, decizia cu

privire la construcția unui drum forestier era luată doar pe baza evaluărilor tehnico-economice.

În scopul actualizării acestor abordări destul de rigide la practicile actuale din exploatarea și

transportul de masă lemnoasă, au fost elaborate noi reglementări care au intrat în vigoare în anul


19

2012 (Ministerul Mediului și Pădurilor, 2012b), respectiv: Normativul privind proiectarea

drumurilor forestiere (NP-003-11) și Normativul privind reabilitarea drumurilor forestiere (RD-

001-11). Aceste reglementări adresează o paletă mai largă de probleme decât normativul

precedent și se bazează pe ghidul de bune practici pentru drumurile forestiere din România

elaborat de Widhalm et al. (2005), respectiv pe lucrările elaborate de Bereziuc et al. (2006,

2008b), incluzând următoarele aspecte: încadrarea drumurilor în peisaj și aspectele de mediu,

inclusiv elaborarea studiilor de impact asupra mediului; adaptarea drumurilor forestiere la o

capacitate portantă sporită, luând în considerare posibilitățile actuale de transport; problema

proiectării drumurilor forestiere asistate de calculator; aspecte privind protecția muncii la

execuția lucrărilor. Cu toate acestea, și în aceste normative aspectelor de ordin social și a celor

privitoare la protecția mediului li s-a acordat o pondere mai scăzută decât celor de ordin tehnico-

economic. Astfel, se poate constata că aspectele tehnice sunt intens reglementate, în timp ce cele

privind abordarea participativă a procesului decizional sau cele referitoare la utilizarea tehnicilor

de ultimă generație de teledetecție și modelare în GIS, respectiv a sistemelor multicriteriale de

suport decizional pentru evaluarea variantelor de drumuri forestiere încă lipsesc.

În ceea ce privește studiul de amplasament al rețelei de drumuri forestiere, Bereziuc et al. (1987;

1989) nota că acesta trebuie să asigure o concepție unitară de deschidere cât mai rațională și mai

eficientă a masivelor forestiere, având un pronunțat caracter tehnico-economic. În acest context,

stabilirea traseului drumurilor forestiere are un rol important și se face în două etape:

o O primă etapă, numită studiu de amplasament (Bereziuc et al., 1989) sau studiu de

fezabilitate (Bereziuc et al., 2006), prin care se urmărește analizarea mai multor

variante de soluții posibile de traseu, pornind de la studiul traseului pe planurile cu

curbe de nivel, incluzând analize și măsurători preliminare în teren, respectiv o analiză

a eficienței economice, în vederea stabilirii variantei optime de traseu, ținând seama de

aspectele de ordin tehnic, economic, social, turistic și strategic;

o O a doua etapă, specifică proiectului tehnic de execuție a drumurilor forestiere, care

urmărește stabilirea în detaliu a elementelor geometrice ale traseului, cu măsurători

detaliate în teren, respectiv elaborarea proiectului tehnic prin care se stabilește poziția

definitivă a traseului de drum forestier (Bereziuc et al. 1989; 2006).

Se poate observă că abordarea aspectelor de mediu este omisă în aceste etape. Cu toate acestea,

conform reglementărilor în vigoare, în cazul în care autoritățile solicită acest lucru, este necesară

elaborarea unui studiu de impact al drumurilor forestiere asupra mediului în vederea

implementării proiectului tehnic (Bereziuc et al., 2006). Această procedură conduce, în general,

la un consum suplimentar de resurse materiale, umane și de timp. De aceea, pornind de la


20

principiul prevenirii impactelor negative asupra pădurii și mediului în favoarea combaterii

acestora (European Commission, 2013), o abordare integrată a problemelor economice, sociale și

de mediu încă din etapa preliminară de studiu al amplasamentului drumurilor forestiere ar putea

conduce la o mai ușoară implementare a soluțiilor propuse. Această abordare a constituit linia

directoare în cadrul acestui proiect de cercetare.

Deși, în general, multifuncționalitatea drumurilor forestiere este recunoscută în România, doar

relativ recent au fost făcute unele progrese în această direcție prin considerarea mai multor

criterii de evaluare a soluțiilor posibile în procesul de elaborare a studiilor de fezabilitate ale

drumurilor forestiere. În acest sens, Ciubotaru (2006) a recomandat cinci principii generale și

șase seturi de criterii (ecologice, juridice, sociale, economice, silvice și tehnice) ca o bază pentru

creșterea accesibilității pădurilor din România. În plus, Zarojanu și Duduman (2006) au prezentat

un model de analiză multicriterială pentru optimizarea selectării celei mai potrivite variante de

drum forestier, concentrându-se mai mult asupra aspectelor tehnice ale drumurilor, decât asupra

celor sociale și de mediu. Deși reprezintă un pas important făcut în direcția evaluărilor

multicriteriale ale variantelor de drumuri forestiere, aceste abordări nu au trecut încă peste

bariera teoretică. Totuși, este important că aspectele de mediu au început să reprezinte un subiect

de interes în procesul de stabilire a traseului și de proiectare tehnică a drumurilor forestiere

(Zarojanu, 2007; Ciobanu et al., 2011; Ministerul Mediului și Pădurilor, 2012).

2.2 Evaluarea cantitativă și calitativă a infrastructurii forestiere

Extinderea infrastructurii forestiere reprezintă o condiție prealabilă pentru dezvoltarea durabilă a

sectorului forestier și ar trebui să se bazeze pe o analiză cantitativă și calitativă aprofundată a

rețelelor de drumuri existente. O etapă importantă în acest proces este calcularea distanței medii

efective de colectare (Pentek et al. 2005). Deoarece optimizarea amplasării drumurilor forestiere

vizează reducerea costului total al drumurilor forestiere și al colectării masei lemnoase

(Ghaffariyan et al. 2010), distanța medie de colectare ar putea fi utilizată pentru determinarea

necesarului de drumuri forestiere noi si posibilitățile de amplasare ale acestora.

Există mai multe modele teoretice în literatura de specialitate pentru calcularea distanței medii de

colectare (Segebaden, 1964; Backmund, 1966; Amzică, 1967; Lünzmann, 1968). În acest proiect

au fost utilizate definițiile lui Segebaden (1964), respectiv distanța geometrică de colectare ca

fiind cea mai scurtă distanță în linie dreaptă de la un punct dat din pădure la cel mai apropiat

drum forestier și distanța medie de colectare, ca fiind media aritmetică a distanțelor de colectare

geometrice dintr-o anumită zonă.


21

Scopul acestui subcapitol este de a arăta modul în care distanța medie de colectare poate fi

utilizată în evaluarea diferitelor scenarii de infrastructură forestieră, precum și modul in care

aceasta și indicii de structură ai rețelelor de drumuri s-ar putea determina într-o manieră mai

eficientă și mai precisă, folosind analize spațiale și automatizarea proceselor în GIS.

2.2.1 Metode analitice pentru determinarea indicilor de structură ai

infrastructurii forestiere

Principalii indici de structură ai infrastructurii forestiere sunt: desimea rețelei de drumuri sau

indicele de desime al rețelei de drumuri (RDI); distanța sau intervalul dintre drumuri (RD);

distanța medie de colectare (SD); respectiv, accesibilitatea sau indicele de deschidere a

suprafeței de pădure (OR). Pentru calcularea acestor indici există posibilitatea folosirii

metodelor analitice clasice sau a unor metode spațiale bazate pe analize GIS.

2.2.1.1 Determinarea distanței medii de colectare

În literatura de specialitate există diferite definiții ale distanței medii de colectare. Pornind de la

definițiile lui Segebaden (1964), cele mai frecvent utilizate sunt cele furnizate de Dietz et al.

(1984) care au subliniat diferențele dintre: distanța medie teoretică de colectare (SD0), cea mai

scurtă distanță medie de colectare (SDs) și distanța medie efectivă de colectare (SDe). De

asemenea, aceeași autori au definit și factorul de corecție totală (kt), pornind de la constatările

lui Segebaden (1964), ca produsul dintre factorul de corecție a colectării (ks) și factorul de

corecție a rețelei (kr). Backmund (1966) a introdus conceptul de zonă-tampon în calcularea

coeficientului de deschidere relativă a suprafețelor de pădure, comparând colectarea unilaterală

cu cea bilaterală și luând în considerare influența unghiului de intersecție a drumurilor forestiere.

În plus, Pentek et al. (2005) au prezentat o metodologie detaliată de evaluare a rețelelor de

drumuri forestiere, abordând și problema deschiderii sau a accesibilizării optime a pădurilor.

În ceea ce privește studiile din România, Amzică (1967; 1971) a subliniat importanța luării în

considerare a celor mai potrivite sisteme și tehnologii de exploatare pentru condițiile locale și

necesitatea determinării cu acuratețe a factorilor de corecție ks și kn. În aceeași direcție, Bereziuc

(1980; 1981; 1987) a elaborat studii aprofundate și cuprinzătoare despre optimizarea rețelei de

drumuri forestiere în strânsă legătură cu reducerea distanței medii de colectare. În plus, Olteanu

(1985) a prezentat particularitățile indicilor de structură ai rețelelor de drumuri forestiere din

regiunea de deal din România, în timp ce Ciubotaru (1996) a abordat subiectul distanței medii de

colectare la nivel de unitate amenajistică. Ciubotaru (1996) și Pentek et al. (2005) au recomandat

metoda centrelor de greutate pentru calcularea distanței medii efective de colectare.


22

2.2.1.2 Determinarea factorilor de corecție

În studiile sale, Segebaden (1964) a abordat relația dintre distanța medie de colectare și desimea

rețelei de drumuri, introducând doi coeficienți de ajustare a modelului geometric ideal la

condițiile specifice locale ale zonei studiate: factorul de corecție a rețelei sau coeficientul rețelei

(Vcorr sau kn), respectiv factorul de corecție a colectării sau coeficientul de colectare (Tcorr sau

ks). Factorul kn explică ajustările datorate geometriei rețelei de drumuri și neuniformității

amplasării drumurilor forestiere, în timp ce ks se referă la sinuozitatea și variația pantelor rețelei

de căi de colectare. Abordând mai multe modele teoretice de rețele de drumuri forestiere,

Lünzmann (1968) a definit coeficientul de deschidere (kt) al pădurilor, evidențiind și definind

factorii care influențează determinarea acestuia. În plus, Amzică (1967; 1971) a accentuat

necesitatea determinării cât mai exacte a factorilor de corecție ks și kn.

Segebaden (1964) a raportat valori ale ks cuprinse între 1,00 și 1,83, în timp ce în studiile de caz

a raportat valori ale cuprinse între 1,25 și 1,55. Pe de altă parte, Amzică (1971) a raportat valori

ale factorului ks cuprinse între 1,00 și 2,90 în modele teoretice, recomandând valori medii ale ks

de 1.30 - 1.75 pentru calcule aproximative. Segedaden (1964) a raportat valori ale kn cuprinse

între 1,24 și 2,14 în funcție de regiunea studiată, recomandând valori de 1,60-1,70 pentru calcule

aproximative, în timp ce Amzică (1971) a raportat valori ale kn cuprinse între 1,05 și 1,65.

Potrivit unor studii FAO (1974a), coeficientul de deschidere kt variază astfel: între 1,6 și 2,0 în

zonele de câmpie și platouri; între 2,0 și 2,8 în zonele de deal; între 2,8 și 3,6 în zonele de munte;

și are valori mai mari de 3,6 pentru zonele montane foarte abrupte.

2.2.2 Abordări actuale privind analiza spațială, modelarea, optimizarea și

automatizarea amplasării drumurilor forestiere

Automatizarea planificării traseelor și modelarea amplasării rețelelor de drumuri forestiere au

dobândit o mare importanță în ultimele decenii în literatura de specialitate. În același timp,

folosirea Light Detection and Ranging (LiDAR) – tehnică activă de teledetecție prin scanarea și

măsurarea distanțelor care produce un model digital de elevație al terenului – în activități

forestiere a cunoscut o din ce în ce mai mare răspândire (Akay et al., 2009). În special pentru

planificarea operațiunilor forestiere (ex. selectarea sistemelor și tehnologiilor de exploatare;

planificarea și amplasarea de drumuri forestiere noi), modelele digitale de elevație de înaltă

rezoluție derivate din seturile de date LiDAR reprezintă coloana vertebrală pentru îmbunătățirea

eficienței procesului decizional în sectorul forestier. Datele furnizate de tehnologia LiDAR pot

dezvălui particularități topografice locale foarte importante în administrarea pădurilor (ex.


23

drumuri forestiere, căi și trasee de colectare, rețeaua hidrografică, ravene și vaduri torențiale,

culmi, neregularități ale terenului) și oferă multiple oportunități pentru gestionarea pădurilor și

pentru planificarea activităților din sectorul forestier (White et al., 2010).

Există în literatură studii și modele pentru automatizarea procesului de planificare și de

amplasare a drumurilor forestiere. Un astfel de exemplu îl reprezintă extensia Pegger elaborată

în ArcView GIS® de către Rogers (2005), care este folosită pentru identificarea traseelor de

drumuri forestiere care să fie acceptabile din punct de vedere al pantei longitudinale, folosindu-

se de curbele de nivel obținute din DEM de înaltă rezoluție. O altă abordare a fost propusă de

Akay et al. (2005) care au dezvoltat un sistem de suport decizional denumit Tracer, pentru

planificarea preliminară a traseelor rețelelor de drumuri forestiere prin optimizarea

aliniamentelor orizontale, pe baza unui DEM de înaltă rezoluție derivat din seturi de date

LiDAR, folosind două tehnici de optimizare: programarea liniară , pentru minimizarea alocării

costurilor la lucrările de terasamente, respectiv călirea simulată (engl. simulated annealing –

SA), o metodă probabilistică metaeuristică de căutare a soluției optime, bazându-se pe analogia

dintre modul în care un metal se răcește și îngheață într-o structură cristalină cu energie minimă

(procesul de călire) și cea a căutării minimului într-un sistem mai general (Ghaffariyan și

Sobhani, 2007; Ghaffariyan et al., 2010b). Acest algoritm utilizează căutarea aleatorie și permite

găsirea unei soluții satisfăcătoare într-o problemă complexă non-liniară de optimizare, cum ar fi

cea a optimizării racordărilor în plan vertical ale drumurilor forestiere (Akay et al., 2005).

Adresând problema optimalității Pareto între soluțiile alternative de drumuri forestiere,

Stückelberger (2007) a prezentat mai multe abordări automatizate de amplasare a rețelelor de

drumuri forestiere, bazate pe modele matematice și pe principiul însumării ponderate a

obiectivelor multiple, subliniind importanța ponderării criteriilor și indicatorilor de către factorii

decizionali înainte de rularea modelelor de optimizare. Najafi et al. (2008) au folosit analizele

GIS și programarea liniară pentru evaluarea eficienței economice a rețelelor de drumuri

forestiere și a căilor de colectare. Ghaffariyan și Sobhani (2007; 2008) și Ghaffariyan et al.

(2010a; 2010b) au elaborat studii de caz similare privind folosirea metodelor euristice și de

programare liniară pentru optimizarea rețelelor de drumuri forestiere în strânsă legătură cu

tehnologiile de exploatare specifice folosite la nivel local, dovedind astfel utilitatea acestor

metode în ingineria forestieră.

Într-un studiu de caz efectuat recent în Suedia privind utilizarea GIS în analizarea celor mai

potrivite trasee de căi de colectare, în baza unor DEM de înaltă precizie derivate din seturi de

date LiDAR, Mohtashami et al. (2012) au subliniat că planificarea traseelor folosind GIS


24

reprezintă un proces determinant pentru diminuarea impactelor negative ale colectării masei

lemnoase, deoarece permite explorarea unei varietăți de seturi de date.

2.3 Analiza costurilor drumurilor forestiere

Evaluarea costurilor de construcție și de întreținere a drumurilor forestiere folosind modele

computerizate a fost abordată de diferiți autori. Akay (2006) a prezentat o metodă pentru

reducerea costurilor totale ale drumurilor forestiere printr-un model de optimizare a

aliniamentelor orizontale bazate pe DEM de înaltă rezoluție. Modelul a considerat atât

constrângerile ecologice, cât și constrângerile tehnice, generând cea mai bună soluție prin

programarea liniară, în scopul minimizării costurilor totale ale drumului. Enache et al. (2011) au

prezentat o metodă de proiectare tehnică detaliată a unor drumuri forestiere în Austria

Inferioară, folosind RoadEng® și ESRI

® ArcGIS, care au stat la baza analizei eficienței

economice a rețelei de drumuri propuse.

Având în vedere eficientizarea costurilor și abordând aspectele de mediu legate de resursele de

apă și sol (ex. poluare, eroziune), Aruga et al. (2005) au propus un instrument decizional bazat

pe seturi de DEM de rezoluție înaltă generate cu tehnologia LiDAR pentru proiectarea

drumurilor forestiere. Modelul propus generează aliniamentele orizontale, apoi racordările

verticale și secțiunile transversale, iar în cele din urmă calculează costurile estimative de

construcție și întreținere ale drumurilor forestiere. Funcția obiectiv avută în vedere la calcularea

costurilor o reprezintă minimizarea costului total (Tc) al drumului forestier, luând în considerare

costurile inițiale de construcție (C), precum și costurile ulterioare actualizate de întreținere a

drumurilor (M0). Modelul elaborat de Aruga et al. (2005) generează în primă instanță un set de

soluții viabile de drumuri forestiere, optimizate din punct de vedere al aliniamentelor orizontale.

Apoi, modelul urmează un proces pas cu pas de filtrare a acestor soluții prin optimizarea

racordărilor în profil longitudinal și generarea secțiunilor transversale, pe care se bazează în cele

din urmă calculul volumelor de terasamente. Volumele de terasamente și costurile totale ale

soluțiilor de drumuri forestiere rezultate sunt apoi comparate, furnizând informații pertinente din

punct de vedere al fezabilității tehnice și economice.

2.4 Amprenta de mediu a drumurilor forestiere

Evaluarea proiectelor de dezvoltare care ar putea avea impact semnificativ asupra mediului a fost

reglementată încă din 1985 la nivel european, prin Directiva EIA (85/337/CEE), modificată în

1997, 2003 și 2009, și codificată prin Directiva 2011/92/EU (Comisia Europeană, 2012).


25

2.4.1 Aspecte generale

Drumurile forestiere își pun amprenta în mod vizibil asupra mediului înconjurător (Ryan et al.,

2004). Gumus et al. (2008) recomandă folosirea conceptelor EIA in procesul de planificare a

drumurilor forestiere. Heinimann (1998) a stabilit următoarele etape de planificare a rețelelor de

drumuri forestiere: trasarea variantelor de drumuri forestiere și evaluarea fezabilității tehnice a

acestora; evaluarea impactului asupra mediului; respectiv implicarea publicului și luarea

deciziilor. În România, amprenta ecologică a lucărilor de exploatare forestieră este foarte mare.

Creșterea accesibilității pădurilor ar putea conduce la diminuarea amprentei asupra mediului,

deoarece s-ar reduce distanța efectivă de colectare a masei lemnoase și s-ar crea premizele

introducerii unor tehnologii de colectare cu impact mai ecologice (ex. funicularul). Din acest

considerent, folosirea conceptului de EIA ar fi extrem de utilă, rezultatul final al EIA fiind un

raport bine documentat privind variantele de drumuri forestiere și sistemele de colectare, care să

sprijine factorii decizionali în implementarea soluțiilor care sunt fezabile din punct de vedere

tehnic, viabile economic și acceptabile din punct de vedere ecologic și social (Stampfer, 2010).

2.4.2 Etapele evaluării impactului asupra mediului

Având în vedere că, de obicei, drumurile forestiere sunt obiective cu importanță locală, EIA ar

trebui să utilizeze o structură simplă care să includă următoarele aspecte: descrierea generală a

proiectului; identificarea factorilor de mediu și a riscului de expunere la sursele posibile de

perturbare; analiza impactului; precum și măsuri de atenuare a amprentei de mediu și

monitorizarea post-implementare a proiectului (Enache et al., 2012).

2.4.2.1 Definirea scopului și a domeniului de aplicare (granițele sistemului)

Scopul principal al acestei faze este de a determina dacă o propunere de drum forestier ar

necesita sau nu evaluarea impactului asupra mediului. Inaintea planificării traseului, trebuiesc

mai întâi identificate aspectele de mediu care ar putea fi afectate de drumul forestier propus

(Gumus et al., 2008). Steinmüller și Daxner (2008) au sugerat identificarea mai întâi în teren și

apoi cartarea în GIS a punctelor cardinale pozitive sau a punctelor obligate (puncte ce trebuiesc

atinse de traseului drumului), precum și a punctelor cardinale negative care ar trebui să fie

evitate încă din faza de amplasare a traseului drumului (ex. zone mlăștinoase; biotopuri și

habitate sensibile). Ar putea fi folosite în acest sens și liste de control pentru identificarea

factorilor de risc (Ryan et al., 2004).


26

2.4.2.2 Analiza impactului

În prezent, în România există două metode care sunt utilizate pentru evaluarea impactului

drumurilor forestiere asupra mediului (Bereziuc et al., 2008; Ciobanu et al., 2011.): metoda

analitică de tip cantitativ - care consideră clasele fiabilitate la 1 la 10 care scot in evidenta

efectul pe care îl au factorii identificați asupra mediului; respectiv, metoda grafico-analitică -

care determină indicele de poluare globală folosind o diagramă de analiză.

2.4.2.3 Măsuri de atenuare și combatere

Măsurile de atenuare și combatere reprezintă acele acțiuni necesare pentru îmbunătățirea

beneficiilor economice, sociale și de mediu ale unei propuneri de proiect, asigurându-se că

efectele negative reziduale sunt menținute la niveluri acceptabile (UNEP et al., 2012). În cazul

concret al drumurilor forestiere, primele măsuri sunt luate încă din faza de studiu al

amplasamentului și de elaborare a studiilor de fezabilitate, prin dezvoltarea mai multor variante

de drumuri forestiere. Cu toate acestea, este posibil ca perturbarea mediului să nu poată fi

complet evitată și, astfel, să fie necesare măsuri active de atenuare a impactului (Enache et al.,

2012). În acest sens, Bereziuc et al. (2008) au elaborat o listă detaliată de recomandări și măsuri

posibile de atenuare, în scopul reducerii amprentei drumurilor forestiere asupra mediului și

pentru asigurarea unei protecții sporită a muncii la construcți a drumurilor forestiere.

2.4.2.4 Luarea deciziilor, implementarea și monitorizarea

Raportul EIA pentru drumuri forestiere ar trebui să fie obiectul unei consultări publice pentru o

perioadă de timp stabilită în conformitate cu reglementările în vigoare. În România, evaluarea

raportului EIA pentru drumurile forestiere este supus aprobării Agenției Naționale pentru

Protecția Mediului (ANPM), care emite un acord de mediu sau un aviz de mediu, după caz.

Înainte ca acordul sau avizul de mediu să poată fi emis, dezvoltatorul proiectului ar trebui să

actualizeze raportul EIS în funcție de rezultatele consultării publice (UNEP et al., 2012).

Lucrările de construcție ar trebui să fie monitorizate pentru a verifica dacă măsurile de atenuare

propuse în raportul EIA sau EIS sunt puse în aplicare în mod corespunzător, iar impactul rămâne

în limitele admisibile (Ministerul Mediului și Pădurilor, 2012a). Conform principiilor EIA,

procedura de monitorizare prevede efectuarea lucrărilor de întreținere a drumurilor forestiere pe

parcursul întregului ciclu de viață al acestora ori de câte ori este necesar (Enache et al., 2012).


27

2.5 Principii și abordări privind evaluarea ciclului de viață în

sectorul forestier și industriile aferente

In contextul politicilor europene actuale privind reducerea nivelului de emisii al gazelor cu efect

de seră cu 20% și creșterea ponderii energiei produse din resurse regenerabile la 20% până în

anul 2020 (European Union, 2008b), respectiv privind pregătirea și adaptarea pădurilor pentru

schimbările climatice (European Union, 2010; 2011), pădurile și gospodărirea durabilă a acestora

joacă un rol important în reducerea nivelului de emisii al gazelor cu efect de seră și în stocarea

carbonului în biomasă forestieră (Kilpeläinen et al., 2011).

Încă de la începutul anilor 1990, evaluarea ciclului de viață (life cycle assessment – LCA) a fost

identificată ca reprezentând o provocare pentru dezvoltarea sustenabilă a sectorului silvic și a

industriilor forestiere în Europa (Frühwald și Solberg, 1995). Meister (1995) sublinia faptul că

este greu de găsit o definiție general acceptată a ecobilanțului sau a bilanțului de mediu,

punctând totuși că acest concept se bazează pe fluxurile de mase și echilibrul energetic al

intrărilor (i.e. materii prime, materiale auxiliare și reciclate, fluxuri de producție, aburi, energie

electrică) și al ieșirilor (i.e. produse, produse secundare, materiale reciclate, emisii) dintr-un

sistem. Pe de altă parte, Frühwald (1995) semnala lipsa unei metodologii sau a unei structuri

comune a LCA, astfel încât studiile pe această temă în domeniul silviculturii și al industriei

forestiere nu puteau fi comparabile. În plus, Richter (1995) remarca faptul că o problemă dificilă

a LCA o reprezintă definirea granițelor sistemului de analizat, lemnul suportând tot impactul

negativ al activităților de management forestier, chiar dacă există valori intrinseci și intangibile

ale managementui pădurilor care au efecte pozitive directe asupra populației și mediului.

Heinimann (2012) semnala că rolul LCA este acela de a identifica oportuniățile privind reducerea

amprentei de mediu a produselor și proceselor, de a selecta și cuantifica indicatorii privind

performanța ecologică, respectiv de a informa factorii de decizie cu privire la impactul acestora

asupra mediului, în vederea luării deciziilor în mod obiectiv. Conform specificațiilor lui

Stampfer (2012) și Heinimann (2012), LCA este structurată în general în patru etape succesive:

definirea scopului și a obiectivelor; analiza inventarului; evaluarea impactului; și interpretarea

rezultatelor. Prima etapă se referă la determinarea granițelor sistemului de analizat și la definirea

unității funcționale a acestuia. Cea de-a doua etapă presupune descrierea sistemului de analizat

prin cartarea structurii și funcțiilor acestuia în forma unei diagrame a fluxului de procese. Cea

de-a treia etapă presupune selectarea și definirea categoriilor de impact, clasificarea și

caracterizarea acestora, rezultând astfel o listă a ieșirilor proceselor evaluate din sistem


28

(Stampfer, 2012). În ultima etapă, în baza analizelor de senzitivitate a impactului evaluărilor, se

trag concluzii și se propun recomandări privind îmbunătățirea sistemului analizat.

2.6 Metode de analiză multicriterială și de luare a deciziilor

Au fost identificate numeroase publicații științifice în literatura de specialitate în ceea ce privește

utilizarea instrumentelor de luarea a deciziilor bazate pe analize multicriteriale (MCDM) pentru

administrarea pădurilor (Ananda și Herath, 2009; Coulter, 2004; Green et al., 2010;. Kangas și

Kangas, 2005; Kangas et al., 2008; Kühmaier și Stampfer, 2010; Kühmaier, 2011; Mendoza și

Prabhu, 2000; Saaty, 2008a, 2008b; Sheppard și Meitner, 2005; Wolfslehner et al., 2005;

Wolfslehner și Vacik, 2008; Wolfslehner et al., 2011). În acest context, Diaz-Balteiro and

Romero (2008), Kangas et al. (2008) și Ananda și Herath (2009) au prezentat o analiză

cuprinzătoare a literaturii de specialitate, identificând și descriind mai multe metode MCDM, cel

mai frecvent utilizate în gestionarea pădurilor fiind: procesul analitic de ierarhizare (AHP);

procesul analitic al rețelei (ANP); teoria valorii multiatribut (MAVT); teoria utilității multiatribut

(MAUT); teoria sumelor ponderate; tehnica simplă de evaluare multiatribut (SMART); metodele

de surclasare (ELECTRE, PROMETHEE); metodele fuzzy și de analiză combinată. Dintre

acestea, va fi prezentată pe scurt în acest rezumat doar teoria MAUT care a fost folosită efectiv

în această lucrare, celelalte metode fiind descrise în versiunea completă a tezei de doctorat.

Teoria MAUT consideră că utilitatea factorului de decizie constă din mai multe atribute,

obiective sau criterii. Problema decizională este evaluată pe baza unui set de alternative sau

scenarii (i = 1 ÷ n) și al unui set de criterii (cj, j = 1 ÷ n), pe baza cărora pot fi ponderate

alternativele. Deoarece este imposibilă maximizarea sau minimizarea independentă și simultană

a mai multor criterii, este evident că cel mai important aspect în MCDM este acela al realizării

unui echilibru între compromisuri, fapt care necesită o judecată subiectivă a problemei

decizionlae, respectiv cât de mult este factorul de decizie dispus să renunțe dintr-un criteriu,

pentru a îmbunătăți performanța unui alt criteriu, cu o anumită valoare dată (Kangas et al., 2008).

Funcțiile de valoare uni-dimensionale se elaborează pe baza comparațiilor dintre alternative

(Kangas et al., 2008). Cu toate acestea, deoarece nu toate criteriile sunt caracterizate de aceeași

unitate de măsură, în scopul de a face aceste variabile (criterii) comparabile la o scară comună,

se poate folosi metoda însumării standard pentru standardizarea măsurilor de performanță ale

criteriilor în unități proporționale (Ananda și Herath, 2009 ). Această standardizare, cunoscută și

sub numele de normalizare a valorilor de utilitate, ar putea fi realizată prin mai multe modalități.

Una dintre aceste metode este abordarea bazată pe punctajul maxim care folosește scara naturală


29

de la 0 la 1 pentru măsurarea performanței alternativelor cu privire la un criteriu, prin împărțirea

valorilor criteriului cij, la valoarea maximă a criteriului pentru setul respectiv de alternative.

( )

O altă metodă pentru standardizarea măsurilor de performanță ale atributelor este procedura de

înscriere în interval (Kangas et al., 2008; Ananda and Herath, 2009):

( )

( ) ( )

( )

( ) ( )

unde:

vij - valoarea normalizată a alternativei i pentru criteriul j; cij - valoarea cardinală a alternativei i

la scară naturală pentru criteriul j (nestandardizată); max (c) – măsura maximă de performanță

dintre toate alternativele pentru criteriul j; min (c) – măsura minimă de performanță dintre toate

alternativele pentru criteriul j.

Una dintre cele mai utilizate funcții de utilitate multi-atribut este funcția liniară de utilitate

aditivă, care calculează măsura performanței totale a fiecărei alternative prin înmulțirea scorului

standardizat pentru fiecare atribut cu ponderea atributului corespunzător și apoi însumarea

acestora (Kangas et al., 2008; Ananda and Herath, 2009).

∑

unde: Ui - utilitatea generală a alternativei i; cji – performanța alternativei i cu privire la criteriul j

(valuare normalizată); aj – ponderea de importanță (preferință) a criteriului j.

De obicei, este necesar ca suma ponderilor preferințelor să fie 1, în caz contrar utilitatea putând

fi întotdeauna crescută sau micșorată prin creșterea sau diminuarea ponderilor. Negocierea

compromisurilor între criteriile j și j +1 poate fi efectuată cu ajutorul raportului dintre ponderea

lor (aj și aj+1) și, prin urmare, rata marginală de substituție între criteriile j și j +1 poate fi

determinată ca raportul între derivatele parțiale ale funcției de utilitate ale fiecărui criteriu

(Kangas et al., 2008):


30

Ecuația de mai sus arată cum factorul de decizie este dispus să renunțe la λ unități ale criteriului

j+1, în scopul de a crește valoarea de criteriul j cu o unitate. Așadar, identificarea soluției optime

dintr-un set de soluții fezabile ar putea fi realizată cu ajutorul GIS și al analizelor multicriteriale

de luare a deciziilor (MCDA; Kangas et al, 2005; Kangas et al, 2008), integrând aspectele

ecologice, economice și sociale ale gestionării durabile a pădurilor.

2.6.1 Structurarea problemei

Structurarea problemei reprezintă o condiție prealabilă pentru orice sistem de suport decizional,

iar abordările utilizate în acest sens variază în funcție de domeniul de aplicare și de complexitate,

dar ele vizează sprijinirea rezolvării problemelor (Kangas et al. 2008). Mingers și Rosenhead

(2004) au identificat și descris mai multe metode de structurare a problemei (PSM) existente în

literatura de specialitate, subliniind importanța lor pentru rezolvarea problemelor care implică,

printre altele, mai mulți factori de decizie sau părți interesate relevante, interese conflictuale,

aspecte intangibile importante și incertitudini. Aceste metode sunt descrise în versiunea completă

a tezei, în acest rezumat fiind doar enumerate: dezvoltarea și analiza opțiunilor strategice

(SODA); metodologia sistemelor de tip Soft (SSM);abordarea bazată pe alegere strategică

(SCA); analiza robusteței; teoria dramelor; modelul sistemului viabil (VSM); dinamica

sistemelor (SD); conferința decizională sau analiza deciziei. Mingers și Rosenhead (2004) au

subliniat că modul caracteristic de operare a metodelor de structurare a problemei îl reprezintă

atelierele sau sesiunile de lucru, în care reprezentanții grupurilor de interese își exprimă

interactiv opiniile și punctele de vedere în raport cu problema decizională în discuție.

Găsirea unui echilibru între obiectivele multiple pe care drumurile forestiere trebuie să le

îndeplinească reprezintă o problemă complexă care trebuie să fie foarte bine structurată, înțeleasă

și abordată într-un mod participativ de către părțile implicate în procesul decizional. Prin urmare,

trebuie să se definească un set clar de criterii și indicatori măsurabili ai obiectivelor care urmează

a fi îndeplinite de drumurile forestiere. Acest lucru este posibil prin utilizarea instrumentelor de

luare a deciziilor bazate pe MCDM. Figura 2.1 prezintă un exemplu de structurare a problemei

privind evaluarea alternativelor de drumuri forestiere. FR1, FR2 și FRn reprezintă scenarii de

infrastructură sau alternative de decizie de la 1 la n care ar putea fi comparate utilizând

instrumente MCDM (i.e. MAUT, AHP; Kangas et al., 2008).


31

Evaluare Drumuri

Forestiere

Administrarea

pădurilor

Costuri

Protecția

mediului

Factori sociali și

de risc

Independență

proprietari

Accesibilitate

lucrări silvice

Accesibilitate

fond cinegetic

FR1

FR2

...

FRn

FR1

FR2

...

FRn

FR1

FR2

...

FRn

Construcția DF

Întreținerea DF

Exploatare masă

lemnoasă

Zone ecologice

valoroase

Poluarea aerului

(emisii)

Frumusețea

peisajului

Accidente în

lucrări silvice

Eroziune și

alunecări teren

Pierdere teren

productiv

FR1

FR2

...

FRn

Zone interes

turistic și local

Incendii forestiere

Doborâturi de

vânt

Figura 2.1 Exemplu de structurare a problemei evaluării drumurilor forestiere

Ca urmare a analizelor multicriteriale, fiecărui scenariu i se alocă un scor sau o pondere, pe baza

căruia se poate elabora un clasament al alternativelor propuse de drumuri forestiere, sprijinind

astfel părțile interesate relevante și factorii decizionali în luarea decizii documentate.

2.6.2 Sisteme de suport decizional în ingineria forestieră

Conceperea sistemelor de suport decizional bazate pe analize multicriteriale a căpătat amploare

în administrarea pădurilor și în ingineria forestieră în ultimii ani. Lexer et al. (2005) au prezentat

un sistem de suport decizional (DSS) pentru facilitarea luării deciziilor de către proprietarii

privați de pădure din Austria în selectarea celor mai potrivite strategii de management și de

tratamente silvice. În ceea ce privește drumurile forestiere, Stückelberger (2007) a prezentat un

model de optimizare multicriterială a amplasării acestora prin evaluarea costurilor totale pe

durata lor de viață, tratarea aspectelor ecologice prin definirea unor funcții de penalizare pentru

efectele adverse, respectiv analizarea posibilității amplasării tehnologiilor moderne de colectare.

Lubello (2008) a dezvoltat un sistem spațial de suport decizional (SDSS) pentru identificarea

celor mai adecvate sisteme de colectare a masei lemnoase pe baza caracteristicilor arboretelor și

a topografiei locale dintr-o zonă montană din Italia. Pe de altă parte, Kühmaier și Stampfer

(2010) și Kühmaier (2011) au prezentat un SDSS bazat pe atribute multiple pentru selectarea

celor mai potrivite sisteme de colectare a masei lemnoase în păduri dintr-o zonă montană din

Austria Inferioară, luând în considerare aspectele ecologice, economice și sociale ale exploatării

lemnului. Atât Kühmaier și Stampfer (2010), Kühmaier (2011) cât și Lubello (2008) au utilizat


32

pentru analiza și modelarea informațiilor geografice extensia Model Builder™ din ESRI

ArcGIS® Desktop 10.

2.7 Concluzii

În acest capitol au fost prezentate cunoștințele actuale din literatura de specialitate privind studiul

amplasamentului și proiectarea drumurilor forestiere, incluzând aspecte privind: cadrul

legislativ; metode și tehnici de evaluare a infrastructurii forestiere bazate pe instrumente și

tehnologii moderne de teledecție și GIS; metode și tehnici de analiză multicriterială, de

structurare a problemei decizionale și de luare a deciziilor în mod participativ; metode și tehnici

de modelare, automatizare și optimizare a proceselor de lucru; respectiv exemple de sisteme de

suport decizional cu aplicare în managementul durabil al pădurilor și în ingineria forestieră.

Așadar, se consideră că pentru studiul amplasamentului și proiectarea integrată a rețelelor de

drumuri forestiere cu sistemele de exploatare cele mai potrivite pentru condiții specifice locale,

care să promoveze prinncipiil de gospodărire durabilă a pădurilor, este necesară abordarea

simultană și în mod structurat a principalelor aspecte detaliate în acest capitol.


33

Capitolul 3. PREZENTAREA ZONEI

STUDIATE ȘI A METODELOR DE

CERCETARE

3.1 Localizarea cercetărilor și colectarea datelor din teren

Cercetările au fost efectuate în pădurile proprietate publică a comunei Târlungeni din Județul

Brașov, situate în Carpații Meridionali la baza masivului Ciucaș (Figura 3.1) și administrate de

Ocolul Silvic Ciucaș Regie Autonomă.

Figura 3.1 Amplasarea zonei de proiect, infrastructura existentă și puncte cardinale

Pădurile din zona luată în studiu se întind pe o suprafață de circa 903 ha și fac parte din Unitatea

de bază I – Dălghiu, respectiv din Unitatea de bază II – Valea Zizinului. Volumul total de masă

lemnoasă pe picior din zona de proiect este de aproximativ 267 700 m3: Alte date relevante

despre zona studiată sunt prezentate în tabelul următor:


34

Tabelul 3.1.1 Date sintetice despre zona studiată

Suprafața zonei studiate 902.7 Ha

Volumul mediu de masă lemnoasă pe picior 296.6 m3/ha

Creșterea anuală totală 7198 m3

Posibilitatea anuală 4308 m3

Posibilitatea anuală din tăieri secundare 1120 m3

Posibilitatea anuală din tăieri finale 3188 m3

Prețul mediu al masei lemnoase pe picior 25.3 € / m3

Prețul mediu al masei lemnoase la drum auto 42.6 € / m3

Costuri medii de doborâre, fasonare și sortare 7.0 € / m3

Lățimea medie a coridorului amprizei drumului 12.0 m

3.1.1 Date geologice, geomorfologice și hidrologice

Din punct de vedere morfostructural, zona studiată se situează în unitatea carpatică muntoasă

(A), subunitatea flișului extern (b2) (Forest Design, 2007; 2008). Structura geologică din UB II –

Valea Zizinului este relativ uniformă și aparține zonei flișului carpatic, iar în UB I – Dălghiu

reprezentativă este o treaptă înaltă (700 m grosime) a conglomeratelor masive. Unitatea

geomorfologică dominantă este versantul, iar configuratia versanților este în principal ondulată

(Forest Design, 2007; 2008). Altitudinea variază între 900 m și 1600 m, iar expoziția generală

dominantă este însorită și parțial însorită. Aproximativ 20% din suprafața studiată este amplasată

pe pante domoale, 10% pe terenuri abrupte, iar restul de 70% pe pante cuprinse în intervalul 20-

55%. Rețeaua hidrografică se caracterizează prin cursuri de apă permanente cu debite maxime

primăvara și minime în lunile de iarnă (Forest Design, 2007; 2008).

3.1.2 Date climatice

Pe baza clasificării Köppen, zona studiată este parte a provinciei climatice Dfck (Forest Design,

2007; 2008). Temperatura medie anuală este de aproximativ 7,8o C, iar numărul mediu de zile cu

strat de zăpadă este de 71, în timp ce numărul mediu de zile fără îngheț este de 173.

3.1.3 Date privind tipurile de soluri, stațiuni și păduri

Solurile din zona studiată fac parte în general din clasa cambisolurilor, dar și din clasa solurilor

neevoluate, trunchiate sau desfundate (Forest Design, 2007; 2008). Din punct de vedere stațional

în zona studiată se întâlnesc cu preponderență etajul montan de amestecuri (FM2) și etajul

montan – premontan de făgete (FM1+FD4), iar cel mai des întâlnite tipuri de păduri sunt: făgetele


35

pe soluri scheletice cu floră de mull, pădurile mixte de brad și fag cu floră de mull și făgetele cu

Festuca altissima.

3.1.4 Date privind infrastructura forestieră

Rețeaua de drumuri forestiere din zona studiată are o lungime totală de aproximativ 11,7 km și

este compusă din drumuri de vale, respectiv dintr-un tronson al drumul public județean DJ 103A.

Drumurile nu sunt uniform distribuite în interiorul pădurii, fiind amplasate la marginea zonei

studiate, conferind astfel o deschidere unilaterală a pădurilor. Accesul în interioriul arboretelor

este furnizat de o rețea de căi de colectare în lungime totală de aproximativ 71.5 km, dezvoltată

în general empiric, pe linia de cea mai mare pantă a versanților.

3.1.5 Date privind tehnologiile de exploatare și posibilitatea anuală

În general, lucrările de exploatare din zona studiată se efectueză prin doborârea și fasonarea

manuală a masei lemnoase, aceasta fiind colectată prin târâre și semitârâre cu atelaje și cu

tractoare universale cu troliu, în cazul tăierilor secundare, respectiv cu TAF, în cazul tăierilor

finale. Posibilitatea anuală este de aproximativ 4310 m3 (Tabelul 3.1.1).

3.1.6 Colectarea datelor si măsuratorile efectuate în teren

În etapa de teren s-a urmărit identificarea și cartarea în GIS a punctelor cardinale pozitive și cele

negative (subcapitolul 2.4.2.1). Rețeaua de căi de colectare din zona studiată a fost cartată în

întregime in GIS (Figura 3.2) cu ajutorul unui GPS cu care s-au măsurat coordonatele geografice

de pe traseele drumurilor de tractor, la intervale regulate de înregistrare de 5 secunde. De

asemenea, au fost înregistrate și următoarele aspecte: lățimea căilor de colectare; zonele de

traversare ale cursurilor de apă; zonele în care căile de colectare se desfășurau în întregime prin

cursurile permanente de apă; aspecte privind eroziunea solului și alunecări de teren; respectiv,

lungimea medie a sectoarelor de drum de tractor cu pante abrupte. Măsurătorile și analizele din

teren s-au efectuat în perioada 25 Aprilie 2012 – 16 Mai 2012. Pentru colectarea datelor din teren

au fost utilizate următoarele instrumente (Figura 3.2): GPS Garmin GPSMAP 60 CSX, pentru

înregistrarea coordonatelor geografice și pentru cartografierea rețelei de căi de colectare;

clisimetrul de tip Meridian pentru măsurarea pantelor; Calculatorul de teren Handheld Algiz 7

robust Tablet PC pentru înregistrarea datelor în protocolul de colectare a datelor de teren;

respectiv dispozitivul optic Laser LTI TruePulse 360 pentru măsurarea distanțelor. În vederea

prelucrării datelor s-au folosit următoarele programe software: ESRI®

ArcGIS Desktop 10¸

PASW®

Statistics 18 SPSS, respectiv Microsoft®

Office Excel.


36

Figura 3.2 Aspecte de la colectarea datelor din teren

3.2 Dezvoltarea unui sistem de suport decizional pentru evaluarea

traseelor de drumuri forestiere

Ingineria drumurilor forestiere implică probleme decizionale complexe, datorită obiectivelor

adesea conflictuale care trebuie să fie îndeplinite simultan. În vederea sprijinirii factorilor de

decizie, s-a procedat la elaborarea un instrument multicriterial de suport decizional (DSS) bazat

pe analize spațiale și modelare în GIS pentru zona de pădure studiată. În acest sens, mai întâi s-a

structurat problema decizională și s-au definit limitele sistemului de analizat . DSS tratează

unitar multiplele funcții obiectiv pe care trebuie să le îndeplinească drumurile forestiere,

încorporând aspectele economice, ecologice și sociale în procesul de amplasare a drumurilor

forestiere, respectiv de selectare a celor mai potrivite tehnologii de exploatare la nivel local,

printr-o abordare transparentă și participativă. Astfel, mai întâi s-a procedat la elaborarea unui

model conceptual care să transpună reprezentarea schematică a principalelor procese care

trebuiesc încorporate în sistemul de suport decizional și care să arate modul în care aceste

procese sunt interconectate (Figura 3.3).


37

Definirea Criteriilor si

a Indicatorilor (C&I)

Definirea Scenariilor

(Planificarea

traseelor)

Stabilirea ponderii

C&I

Standardizarea

functiilor de utilitate

Consultarea partilor interesate relevante

Analize si evaluari in ESRI® ArcGIS Desktop 10

Evaluarea calitativa a

infrastructurii

forestiere

Analiza eficientei

economice a

scenariilor de

drumuri forestiere

Analiza utilitatii

scenariilor de drumuri

forestiere

Evaluarea

alternativelor de

Drumuri Forestiere

Structurarea

Problemei

Scenariile de

Drumuri Forestiere

FR0÷FRn

Evaluarea impactului

scenariilor de

drumuri forestiere Implementarea

solutiei selectate

DA

Colectarea datelor

din teren (cartare)

Reteaua de cai

de colectare

DEMBaze de date

GIS

Metoda retelelor de puncte

Metoda Raster

Metoda Buffer

Metoda Buffer

Desimea

retelei

Distanta

medie de

colectare

Indicele de

deschidere

Tabelul

centralizator de

date

Evaluarea

tehnologiilor de

exploatare

Productivitatea

Eficienta

economica

Aspecte de

ordin social si

riscuri

Fisa de profit

si pierderi

Matricea

ponderata a

C&I

Analiza multicriteriala a utilitatii

s

Straturile cu

constrangeri in

GIS

Clasificarea

alternativelor dupa

punctajul total

Luarea deciziei

(validarea modelului)NU

Impactul

asupra

mediului

Amprenta asupra

mediului inconjurator

Figura 3.3 Reprezentarea schematică a proceselor din instrumentul de suport decizional

Modelul conceptual prezentat în această figură este structurat în trei secțiuni majore:

1. Etapa de structurare a problemei decizionale și de definire a criteriilor și a

subcriteriilor de evaluare prin consultarea părților interesate relevante privind

ponderea importanței acestora;


38

2. Etapa de modelări, analize și evaluări în ESRI®

ArcGIS Desktop 10, incluzând

definirea scenariilor de lucru, evaluările calitative și cantitative, evaluarea impactului

și a eficienței economice a acestora;

3. Etapa de analiză multicriterială a utilității sau performanței scenariilor de

infrastructură definite și de luare a deciziei.

Pe baza acestui model, fluxurile de lucru au putut fi realizate în mod individual sau simultan, în

funcție de nivelul de automatizare și de seturile de date disponibile. Bazele de date GIS,

modelele de elevație digitală și datele amenajistice, precum și datele intermediare obținute din

alte fluxuri de lucru în cadrul analizelor GIS au fost folosite ca și date de intrare pentru analiza

utilității diferitelor variante de drumuri forestiere definite anterior. Variantele de drumuri

forestiere au fost elaborate și trasate în GIS pe baza unor hărți cu curbe de nivel obținute din

modelele de elevație digitală, ținând seama de punctele cardinale pozitive și negative identificate

în etapa de colectare a datelor din teren. În acest fel, s-a definit o procedură foarte bine

documentată pentru compararea variantelor de drumuri forestiere pe baza principiilor dezvoltării

durabile care poate fi utilă factorilor de decizie.

3.2.1 Structurarea unei probleme decizionale complexe

Studii recente au aratat că drumurile forestiere îndeplinesc funcții multiple, având o importanță

strategică în desfășurarea activităților de gospodărire durabilă a pădurilor, facilitând în plus

accesul la zone izolate în cazuri de calamități naturale sau pentru activitățile turistice și de

agrement (Popovici et al, 2003; Stampfer, 2007; Kühmaier și Stampfer 2010). Dezvoltarea

durabilă a infrastructurii forestiere necesită armonizarea planificării traseelor (studiile de

amplasament), proiectării tehnice, construcției și întreținerii rețelelor de drumuri forestiere cu

planurile operaționale de recoltare a masei lemnoase. Astfel, Pentek et al. (2007) subliniau că

planificarea traseelor de drumuri forestiere ar trebui să fie abordată simultan cu planificarea și

trasarea rețelelor de căi de colectare. În plus, luarea în considerare a aspectelor de mediu și

sociale încă din primele etape ale planificării sunt de asemenea evidențiate în literatura de

specialitate (Popovici et al, 2003;. Gumus et al, 2008; Ciobanu et al, 2011). Cu toate acestea,

combinarea atât de multor variabile și constrângeri în procesul decizional nu este deloc o sarcină

ușoară pentru planificatorii de trasee sau pentru proiectanții de drumuri forestiere și nici pentru

factorii de decizie. Astfel, problema complexă de management privind îmbunătățirea

infrastructurii forestiere trebuie să fie foarte bine structurată, cu scopuri și obiective clar definite.

Structurarea problemei și identificarea preferințelor factorilor de decizie în ceea ce privește

criteriile de evaluare sau alternativele decizionale reprezintă o condiție sine qua non pentru orice


39

sistem de suport decizional, având drept scop sprijinirea rezolvării unor probleme complexe care

implică mai multe părți interesate, conflicte de interese si incertitudini (Kangas et al. 2008). Pe

baza instrumentelor de analiză multicriteriale (Lexer et al, 2005; Kangas et al., 2008; Green et al,

2010), problema decizională a fost definită astfel: "Care este cea mai potrivită variantă de drum

forestier care ar putea fi implementată ținând cont de aspectele tehnice, economice, ecologice și

sociale, respectiv de interesele multiple ale factorilor relevanți implicați?".

Pornind de la rezultatele prezentate de Steinmüller și Stampfer (2004) care au definit 26 de

criterii și 72 de indicatori pentru evaluarea alternativelor de drumuri forestiere în baza unor

analize Delphi elaborate în Austria, s-a procedat la simplificarea acestei structuri prin regruparea

criteriilor și indicatorilor în termeni mai generali, astfel încât structura să poată fi ușor înțeleasă

și de factorii decizionali care nu au expertiză în domeniul forestier (ex. agențiile de protecția

mediului; sistemele de gospodărire a apelor). Această procedură a fost realizată de o echipă

formată din cinci experți în domeniul ingineriei forestiere din cadrul departamentelor de

inginerie forestieră de la Universitatea Transilvania din Brașov, respectiv Universitatea de

Resurse Naturale și Științe ale Vieții (University of Natural Resources and Life Sciences) din

Viena. Astfel, având la bază principiile sustenabilității, problema decizională a fost descompusă

ierarhic în patru obiective principale (criterii) și cincisprezece sub-obiective (subcriterii), cărora

li s-au alocat indicatori măsurabili și funcții obiectiv pentru a putea fi folosite în evaluarea

diferitelor variante de drumuri forestiere (Tabelul 3.2.1). Indicatorii care descriu performanța

subcriteriilor au fost definiți astfel încât să poată fi ușor măsurabili sau determinați folosind

analize GIS, fiind direct sau indirect dependenți de diferite variabile măsurabile. De exemplu,

indicatorul costul anual total de exploatare a masei lemnoase care descrie subcriteriul costurile

de exploatare, este direct dependent de productivitatea sistemelor de exploatare, care, la rândul

ei, este dependentă de distanța medie de colectare. Aceasta din urmă este, de asemenea,

dependentă de lungimea și de modul de amplasare a rețelei de drumuri forestiere, și poate fi

determinată direct cu instrumente de analiză în GIS.


40

Tabelul 3.2.1 Criterii, subcriterii și indicatori folosiți pentru măsurarea performanței alternativelor de drumuri forestiere

Criteriu Subcriteriu Indicator (scara eficienței) Unitate Funcția

obiectiv

A.

ADMINISTRAREA

PĂDURILOR

A1. Independența față de alți proprietari 1= unic proprietar, 0= drumul traverseaza proprietăți

învecinate - max

A2. Accessibilitate pentru executarea lucrărilor silvice % zonelor aflate în coridorul de 300 m de la drumul

forestier % max

A3. Accessibilitate pentru gospodărirea faunei cinegetice Distanța maximă de la drum la cel mai îndepărtat punct

din zona de proiect m min

A4. Pierderea de teren productiv (ampriza drumului) Lungimea drumului X lățimea amprizei ha min

B. COSTURI

B1. Costuri de construcție a drumurilor Anuitatea (deprecierea anuală) a efortului investițional €/an min

B2. Costuri de întreținere a drumurilor Costuri anuale totale de întreținere €/an min

B3. Costuri de exploatare a masei lemnoase Costuri anuale totale de exploatare a masei lemnoase €/an min

C. PROTECȚIA

MEDIULUI

C1. Protecția zonelor ecologice valoroase Distanța totală cumulată către zonele ecologice valoroase m max

C2. Poluarea aerului Emisiile de CO2 ale utilajelor forestiere și camioanelor kg/m3 min

C3. Tulburarea vizuală a frumuseții peisajului Numărul curbelor, serpentinelor și intersecțiilor Nr. min

D. FACTORI

SOCIALI ȘI DE

RISC

D1. Accidente în exploatarea forestieră Timpul necesar pentru echipele de prim ajutor să ajungă la

locul accidentlui min min

D2. Riscuri privind eroziunea solului și alunecări de teren Factorul de risc calculat în baza modelelor existente

privind eroziunea solului - min

D3. Accesibilitate pentru zone de interes turistic, local sau

cultural Distanța cumulată către punctele de interes m min

D4. Accesibilitate în caz de incendii forestiere % zonelor aflate în coridorul de 200 m de la drumul

forestier % max

D5. Accessibilitate în caz de doborâturi de vânt % zonelor aflate în coridorul de 300 m de la drumul

forestier % max


41

3.2.2 Modelul multicriterial de analiză a utilității scenariilor de drumuri

forestiere

Pentru evaluarea alternativelor de drumuri forestiere în funcție de preferințele părților interesate,

s-a folosit teoria MAUT (subcapitolul 2.6). Conform acestei teorii, este necesar ca suma

ponderilor exprimate pentru criterii, respectiv suma ponderilor exprimate pentru toate

subcriteriile unui criteriu să fie 1. Deoarece indicatorii sunt caracterizați prin diferite scări de

eficiență cu unități de măsură diferite, valorile cardinale ale indicatorilor au fost normalizate la o

scară comună comparabilă. În acest scop, a fost aplicată procedura de înscriere în interval,

rezultând valorile locale ale fiecărui indicator, care se încadrează într-un interval al utilității de la

0 la 1 (Kangas et al., 2008). Se presupune că cea mai bună alternativă are valoarea 1, în timp ce

alternativa cea mai dezavantajoasă are valoarea 0.

Figura 3.4 Exemplu de funcție de utilitate pentru subcriteriul costuri privind construcția

drumurilor forestiere

S-au stabilit și praguri limită peste sau sub care funcția de utilitate să aibă o valoare constantă.

Acest lucru a fost important în cazul criteriilor sau subcriteriilor cu o variație foarte mare a

valorilor cardinale ale alternativelor. În cazul criteriului costuri privind construcția drumurilor,

funcția de utilitate are valoarea 1 când costurile sunt mai mici de 60 000 € și valoarea 0 când

acestea depășesc 100 000 €, în acest interval utilitatea variind liniar (Figura 3.4)

O altă posibilitate de normalizare ar fi fost abordarea bazată pe un punctaj maxim. Din nou, cea

mai bună alternativă avea valoarea 1, în timp ce cea mai dezavantjoasă valoarea 0 (Kangas et al.,

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

0 20000 40000 60000 80000 100000

Valo

are

a u

tili

tăți

i alt

ern

ati

vei

Anuitatea efortului investițional pentru construirea drumului [€]


42

2008). Valorile normalizate pentru fiecare criteriu și fiecare alternativă au fost multiplicate cu

ponderile importanței și apoi însumate, rezultând în cele din urmă scorul final al unei alternative

(Ananda și Herath, 2009; Greene et al., 2010). Ponderile de importanță pentru fiecare criteriu și

subcriteriu de evaluare au fost obținute pe baza preferințelor exprimate de diferite grupuri de

factori interesați din sectorul forestier românesc, printr-un sondaj care a fost condus la nivel

național nivel în luna Noiembrie 2012 (Enache et al., 2013b).

3.2.3 Evaluarea calitativă a infrastructurii forestiere

Evaluarea calitativă a infrastructurii forestiere se referă la calcularea indicilor de structură ai

rețelei de drumuri forestiere (Pentek, 2005; Bereziuc et al., 2008.): indicele de desime a rețelei,

distanța dintre drumuri, accesibilitatea sau gradul de deschidere relativă a pădurilor, distanța

medie geometrică de colectare și distanța medie efectivă de colectare. Pentru creșterea eficienței

și preciziei determinărilor indicilor de structură s-au folosit comparativ metode spațiale bazate pe

analize GIS, cum ar fi: metoda raster, metoda centrelor de greutate, metoda rețelei sistematice

de puncte, respectiv metoda zonelor tampon (buffer), descrise în detaliu în Subcapitolul 3.3.

3.2.4 Evaluarea tehnologiilor de exploatare

Tehnologia de exploatare a masei lemnoase cel mai frecvent utilizată în România este trunchiuri

și catarge (Ciubotaru, 1998), arborii fiind doborâți și curățați de crăci în parchet, urmând a fi

extrași la drum auto forestier fie ca trunchiuri întregi (catarge), fie ca multipli de sortimente. O

etapă specifică în colectarea lemnului în condițiile de infrastructură slab dezvoltată din România

o constituie adunatul masei lemnoase (Oprea et al., 2008), care presupune deplasarea buștenilor

de la cioată la cea mai apropiată cale de colectare, de obicei cu ajutorul atelajelor, la distanțe

recomandate de până la 150-200 m (Ciubotaru, 1998). Adunatul, scosul și apropiatul masei

lemnoase se face de obicei cu tractoarele universale cu troliu (ex. tractorul U 651) sau cu

tractoarele articulate forestiere (TAF), specializate pentru adunatul masei lemnoase prin târâre și

pentru scosul-apropiatul masei lemnoase prin semi-târâre (Borz et al., 2012). Totuși, în ultimii

ani numărul utilajelor forestiere de proveniență străină a crescut, în special cel al tractoarelor

articulate forestiere cu o capacitate mai mare de colectare, dar și al tractoarelor de tip forwarder,

specializate pentru apropiatului masei lemnoase prin purtare, în timp ce instalațiile cu cabluri de

tipul funicularelor fixe sau pasagere au o pondere mai mică în utilizare, în special datorită

infrastructurii forestiere insuficiente (Borz et al., 2012). În zona studiată, sistemele actuale de

colectare a masei lemnoase sunt: TAF 657, în cazul tăierilor finale, respectiv tractorul universal

U 651, în cazul răriturilor.


43

3.2.4.1 Evaluarea productivității

Productivitatea orară a sistemelor de colectare a masei lemnoase (PSH) este un parametru

utilizat la calcularea costurilor privind colectarea masei lemnoase. În scopul acestui studiu, s-au

folosit modele pentru determinarea consumului de timp sau a productivității orare care nu includ

întârzierile (PSH0) existente în literatură, pentru următoarele sisteme de colectare: tractor U 651,

tractor articulat forestier TAF 657, tractor de tip forwarder Gremo 950R, funicular pasager

Synkrofalke, funicular fix Gantner USW 60D 800, respectiv elicopterul K-Max.

PSH0 pentru tractorul U651 a fost determinată pe baza unor funcții de regresie

logaritmică derivate din normele de timp existente (Ciubotaru, 1996; Figura 3.5).

Figura 3.5 Productivitatea tractorului U651 la rărituri, rezultată din normele de timp

(adaptare după Ciubotaru, 1996)

Productivitatea orară a tractorului articulat forestier TAF 657 a fost determinată în baza

unui model local de calcul al consumului de timp recent elaborat de Duță (2012) pentru

păduri din zone montane greu accesibile, cu condiții topografice și de infrastructură

similare cu cele ale zonei luate în studiu în cadrul acestor cercetări. Ecuațiile de mai jos

sunt dependente de următoarele variabile: distanța medie de adunat și de apropiat (YD, în

m), respectiv declivitatea medie a traseului de apropiat (SL, în %).

În cazul tractoarelor de tip forwarder, datorită lipsei unor modele de productivitate

locale, s-a considerat modelul elaborat de Ghaffariyan et al. (2007a) pentru calculul

consumului de timp (Tap) pentru apropiatul masei lemnoase cutractorul de tip forwarder

y = -1.071ln(x) + 9.5835

R² = 0.994

y = -0.846ln(x) + 7.2526

R² = 0.9975 0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

5.00

0 500 1000 1500 2000 2500

PS

H (

m3/h

)

Distanța medie de colectare (m)

Rășinoase

Foioase

Log. (Rășinoase)

Log. (Foioase)


44

Gremo 950R într-un arboret mixt de conifere din sudul Austriei. Modelul consideră

următoarele variabile: volumul mediu al unui buștean (Piecevol, în m3), distanța medie de

apropiat (YD, în m), respectiv panta medie a traseului (SL, în %).

În cazul funicularelor pasagere, productivitatea s-a calculat după modelul lui

Ghaffariyan et al. (2010b) pentru determinarea consumului de timp la apropiatul masei

lemnoase cu funicularul pasager cu pilon din oțel Synkrofalke (Tfp în minute). Modelul

depinde de următoarele variabile: distanța de colectare (YD, în m), distanța de adunat

lateral (LYD, în m), volumul sarcinii (LV, în m3), volumul arborelui (TV, în m

3),

intensitatea de exploatare (HI, în %), desimea arboretului (SD, în N/ha), direcția de

colectare (ED, amonte=1 sau aval=0) și panta cablului purtător (SL, în %).

Pentru calculul productivității funicularelor fixe folosite pentru distante lungi a fost luat

în considerare modelul elaborat de Pierzchala (2011), pentru funicularul de tip sanie

Gantner USW 60D 800 cu cărucior de tip Stuefer HSK 2002, care poate fi folosit pentru

distanțe de colectare de până la 1736 m. Modelul ia în considerare următoarele variabile:

distanța de colectare (YD, în m), numărul de bușteni dintr-o sarcină (LOGS, în N),

volumul mediu al fiecărui buștean (Piecevol, în m3).

Pentru calculul productivității elicopterului K-Max, a fost luat în considerare modelul

elaborat de Stampfer et al. (2002). Modelul ia în considerare volumul mediu al fiecărui

buștean din sarcină (Piecevol, în m3), respectiv distanța orizontală de la locul de încărcare

la platforma primară (SD0, în m) și determină productivitatea fără întârzieri a sistemului

(PSH0, în m3/min). Modelul a fost elaborat pentru un volum mediu al bușteanului de 1,19

m3, un număr mediu de 2 piese transportate într-un ciclu și pentru o distanță orizontală

medie de 707 m, durata medie totală a unui ciclu complet fiind de circa 3 minute.


45

3.2.4.2 Evaluarea eficienței economice a sistemelor de exploatare

Pentru tractorul universal U651 și pentru tractorul articulat forestier TAF 657 costurile orare ale

sistemelor au fost determinate folosind schema de calcul a costurilor utilajelor în exploatarea

masei lemnoase și la construcția de drumuri forestiere elaborată de Organizația Națiunilor Unite

pentru Alimentație și Agricultură (FAO, 1992) modificată și adaptată după Holzleitner et al.

(2011a), luând în considerare o rată a dobânzii de 6,5%, inclusiv costurile cu mâna de lucru (i.e.

operatorii utilajelor), care au fost estimate la 5 €/h (Anexa 1). Datele de intrare utilizate pentru

calcule au rezultat în urma discuțiilor cu reprezentanți ai Ocolului Silvic Ciucaș R.A. Au rezultat

astfel costuri orare de 27 €/PMH pentru tractorul U651, respectiv de 35 €/PMH pentru TAF 657.

3.2.4.3 Amprenta asupra mediului

Eroziunea solului și transportul de sedimente reprezintă o problemă majoră în activitățile de

inginerie forestieră, inclusiv în zona luată în studiu (Figura 3.6).

Figura 3.6 Aspecte din teren privind eroziunea solului și transportul de sedimente datorită

colectării masei lemnoase

În timpul etapei de colectare a datelor din teren, au fost identificate zone cu eroziune masivă a

solului și transport de sedimente prin cursurile permanente de apă datorită căilor de colectare.

Într-un studiu recent elaborat în parchete de exploatare cu condiții topografice și de relief


46

similare celor din zona considerată în acest proiect, Spârchez et al. (2009) au raportat o valoare

medie de dislocare a solului de aproximativ 40,5 m3/ha ca urmare a activităților de exploatare și

colectare a masei lemnoase, în timp ce Duță (2012) a raportat o valoare medie de dislocare a

solului de 0.713 m3 per metru liniar de cale de colectare.

Figura 3.7 Aspecte din zona studiată cu daune provocate arborilor remanenți datorită

activității de colectare a masei lemnoase

De asemenea, în etapa colectării datelor din teren au fost identificate daune semnificative asupra

arborilor remanenți, rezultate în urma activităților de exploatare și de colectare a masei lemnoase

(Figura 3.7). În acest sens, Spârchez et al. (2009) au arătat că cea mai mare parte a arborilor

situați într-o zonă tampon de 5 m de-a lungul căilor de colectare prezentau daune.

Pentru fiecare dintre scenariile de infrastructură definite s-a evaluat nivelul de emisii de CO2 din

construcția drumurilor forestiere, colectarea și transportul masei lemnoase. În acest sens, s-au

considerat următoarele ipoteze: un factor de emisie de CO2 pentru motoarele diesel de 2,65 kg/l,

un consum mediu de combustibil pe drumurile forestiere de 2,05 l/km și o sarcină utilă a

autotrenului forestier de 25 m3 (Holzleitner et al., 2011b) pentru transportul masei lemnoase. Pe

baza mai multor studii privind consumul orar al utilajelor și nivelul emisiilor din activitățile de

exploatare forestieră (Berg și Karjalainen, 2003; Johnson et al, 2006;. Markewitz, 2006;

Holzleitner et al., 2011a), evaluarea emisiilor de CO2 provenite din colectarea masei lemnoase în


47

acest studiu a ținut cont de următoarele aspecte: un factor de emisie de CO2 de 2,65 kg/l,

productivitățile utilajelor de exploatare conform specificațiilor din paragraful 3.2.4.1, consumuri

medii de combustibil ale utilajelor, după cum urmează: 7,5 l/ h pentru tractorul universal U651;

10,0 l/h pentru TAF 657; 12,0 l/h pentru forwarder; 15,0 l/h pentru funicularele fixe și pasagere.

Referitor la impactul construcției de drumuri forestiere asupra emisiilor de CO2, Loeffler et al.

(2008) a raportat o rată a emisiilor de 3,8 t CO2/km de drum forestier construit în profil mixt pe

versanți cu pante mai mici de 50%, pentru un factor de emisie de CO2 de 2.73 kg/l de motorină,

în timp ce Karjalainen și Asikainen (1996) au raportat o valoare de 3,3 t CO2/km pentru drumuri

forestiere construite în Finlanda și pentru un factor de emisie de CO2 de 2,66 kg/l.

3.2.5 Definirea scenariilor de infrastructură forestieră

În vederea testării și validării modelului conceptual, s-a procedat la elaborarea unor scenarii de

infrastructură forestieră, pornind de la situația existentă și trasând noi variante de drumuri

forestiere, așa cum sunt prezentate în Figura 3.8.

Figura 3.8 Variante de trasee de drumuri forestiere noi (scenariile FR1, FR2 și FR3)

Scenariul Zero se referă la condițiile actuale de infrastructură și este folosit ca și scenariu de

bază pentru comparația cu celelalte scenarii. Scenariile FR1, FR2 și-FR3 propun trei variante noi

de drumuri forestiere care să completeze rețeaua existentă, respectiv adaptarea rețelei de căi de

colectare existente în funcție de drumurile propuse. Noile variante de drumuri forestiere au fost

trasate în ESRI® ArcGIS Desktop 10 (Figura 3.8) pe baza hărților cu curbe de nivel obținute din


48

modelul de elevație digital al zonei studiate, luând în considerare limitele maxime ale pantelor

drumurilor (12-13% la mersul în gol, respectiv 9% la mersul în plin), respectiv constrângerile

identificate și cartate în timpul etapei de colectare a datelor din teren.

3.2.6 Evaluarea eficienței economice a scenariilor de infrastructură

Deoarece drumurile propuse sunt destinate să deservească unei intensități a traficului anual de

masă lemnoasă relativ scăzute (<1000 t), s-a considerat că acestea ar reprezenta o categorie

inferioară de drumuri forestiere secundare cu profil transversal mixt adaptat curbelor naturale de

nivel, cu o lățime a patului drumului de 3,5 m și pante longitudinale maxime de 12-13% pentru

mersul în gol, respectiv de 9% pentru mersul în plin. Potrivit lui Enescu (2011), adoptarea

acestui tip de drum forestiere, generic denumite drumuri forestiere sumar amenajate, ar putea

duce la o reducere semnificativă a efortului investițional cuprinsă aproximativ între 20% și 33%.

Prin urmare, având în vedere costurile medii pentru construcția drumurilor forestiere din

România de aproximativ 100 € per metru liniar, costul unitar de constructie pentru zona studiată

a fost estimat la 70 € per metru liniar. Costurile anuale de întreținere ale drumurilor forestiere au

fost estimate la 2 € per metru liniar pentru drumuri forestiere de vale, respectiv la 1 € per metru

liniar pentru drumurile forestiere de versant. Amortizarea anuală a costurilor de investiție

(anuitatea) ale drumurilor forestiere a fost calculată luând în considerare costurile totale

actualizate nete de construcție a drumurilor, folosind ecuația de mai jos (Picman și Pentek,

1998), pentru o rată a dobânzii de 6,5% și o durată de viață a investiției de 30 de ani.

( )

(€/km)

unde: a - anuitatea (costurile anuale de amortizare a investiției); C - valoarea actualizată netă a

investiției; r - factorul privind rata dobânzii (

); p - rata anuală a dobânzii; n - numărul

de ani de amortizare a costurilor (ciclul de viață al drumului forestier).

Costurile anuale totale pentru fiecare scenariu de drum forestier au fost calculate ca sumă

algebrică a costurilor de amortizare a investițiilor, a costurilor de întreținere și a veniturilor

actualizate nete din defrișarea amprizei drumului. Pentru fiecare scenariu de infrastructură,

costurile totale de exploatare au fost calculate în baza costurilor unitare ale utilajelor, respectiv a

productivității orare a fiecărui utilaj de colectare. Veniturile din vânzarea masei lemnoase au fost

calculate având în vedere cele două procedee de vânzare a masei lemnoase, respectiv pe picior și

la drum auto forestier, în baza prețurilor medii furnizate de Ocolul Silvic Ciucaș R.A. În final, s-

a procedat la calcularea fișei de profit și pierdere pentru fiecare scenariu și procedură de vânzare

a masei lemnoase în parte. De asemenea, s-a determinat și contribuția marginală (indicator care


49

reflectă gradul de profitabilitate al variantelor de drumuri forestiere) ca diferența dintre venitul

unitar net din vânzarea masei lemnoase (P) și costurile anuale nete ale drumurilor forestiere

raportate la unitatea de masă lemnoasă exploatată anual în zona de proiect (Tc).

3.2.7 Evaluarea utilității totale a scenariilor, testarea și validarea modelului

conceptual

Folosind teoria MAUT s-a procedat la calculul scorului total al utilității fiecărei variante de drum

forestier prin însumarea valorilor utilităților ponderate ale fiecărui subcriteriu, rezultatele

obținute, având valori cuprinse între 0 și 1. De asemenea, s-au efectuat și analize de senzitivitate

cu scopul de a arăta modul în care schimbările ponderilor preferințelor părților interesate pentru

anumite criterii sau subcriterii ar putea influența rezultatul final al utilităților totale ale

scenariilor. Analiza senzitivității a presupus modificarea ponderilor de preferință alocate unui

anumit subcriteriu pe o scară relativă de la 0% la 100%, păstrând scara relativă de importanță

pentru toate celelalte subcriterii și realocând proporțional ponderile acestora folosind ecuația:

( )

(∑ )

unde: Wsj – ponderea subcriteriului j după actualizarea conform analizei senzitivității; Wj –

ponderea curentă a utilității subcriteriului j înaintea actualizării conform analizei senzitivității;

Wsk - ponderea subcriteriului selectat k pentru care se efectuează analiza senzitivității; Wik -

ponderea inițială a criteriului k pentru care se efectuează analiza senzitivității, înainte de

schimbarea ponderii de senzitivitate.

În vederea testării și validării modelului conceptual al DSS elaborat și a evaluării fezabilității

acestuia în practică, s-a organizat o sesiune de lucru împreună cu reprezentanții Ocolului Silvic

Ciucaș R.A și experți în ingineria forestieră din cadrul Facultății de Silvicultură și Exploatări

Forestiere din Brașov. În cadrul acestei sesiuni de lucru, s-a analizat gradul de utilitate al unui

astfel de model în practică pentru:

o planificarea, evaluarea și proiectarea rețelelor de drumuri forestiere în strânsă legătură

cu utilajele de colectare a masei lemnoase cele mai potrivite condițiilor locale;

o elaborarea unor planuri operaționale privind investițiile în ingineria forestieră și

măsurile necesare pentru creșterea eficienței economice și energetice a activităților

silvice, complementare amenajamentelor silvice, prin utilizarea sistemelor de suport

decizional bazate pe tehnologii moderne de teledetecție și analize în GIS


50

3.3 Modele spațiale pentru determinarea indicilor de structură ai

rețelelor de drumuri forestiere

Pentru calcularea distanței medii efective de colectare s-a utilizat metoda raster, în timp ce

pentru a determina cea mai scurtă distanță medie de colectare (subcapitolul 2.2.1) s-au folosit

următoarele metode: metoda centrelor de greutate, metoda rețelei sistematice de puncte,

respectiv metoda zonelor tampon (buffer) în ESRI® ArcGIS Desktop 10.

3.3.1 Metoda Raster

Metoda raster a fost utilizată pentru a determina distanța medie efectivă de colectare (SDe) pe

baza rețelei de căi de colectare cartate în GIS în etapa a măsurătorilor din teren. Această metodă

a presupus mai intâi convertirea traseelor căilor de colectare din format vector în format raster și

apoi actualizarea cu informații altitudinale obținute din DEM al zonei studiate. Folosind

instrumentele Spatial Analyst™ din ESRI®

ArcGIS Deskotp 10 s-a determinat cea mai scurtă

distanța înclinată cumulată pentru fiecare celulă a raster-ului rețelei căilor de colectare la cel mai

apropiat drum forestier (Figura 3.9), pe principiul cumulării costurilor de distanță și ținând cont

de constrângerile orizontale și cele verticale (ESRI®

ArcGIS Resources, 2013).

Figura 3.9 Raster-ul rețelei de căi de colectare cu distanțe înclinate cumulate

Pentru calcularea distanțelor orizontale și a celor înclinate s-au folosit următoarele ecuații.

Figurile 3.10-3.15 arată modul de calcul în GIS al distanțelor înclinate dintre două celule

adiacente ale raster-ului și distanțele înclinate totale cumulate. SDe a fost determinată ca o medie

aritmetică a SDe înregistrate în fiecare celulă a rasterului rețelei de căi de colectare.


51

(( ( ) ( )) ( ( ) ( ))

)

( ) ( )

(( ( ) ( )) ( ( ) ( ))

)

( ) ( )

Figura 3.10 Calcularea distanței la deplasarea perpendiculară dintre două noduri

adiacente (ESRI® ArcGIS Resources, 2013)

Figura 3.11 Calcularea distanței cumulate la deplasarea perpendiculară între nodul a și

nodul c (ESRI® ArcGIS Resources, 2013)

Figura 3.12 Calcularea distanței la deplasarea pe diagonală dintre două noduri adiacente

(ESRI® ArcGIS Resources, 2013)


52

Figura 3.13 Determinarea direcției orizontale (ESRI® ArcGIS Resources, 2013)

Figura 3.14 Determinarea unghiului orizontal relativ de deplasare

Figura 3.15 Determinarea unghiului vertical relativ de deplasare

(ESRI® ArcGIS Resources, 2013)

3.3.2 Metoda centrelor de greutate (CGR)

Această metodă presupune că lemnul recoltat este concentrat în centrele de greutate ale

parchetelor de exploatare, respectiv ale unităților amenajistice (Ciubotaru, 1996; Pentek et al.,

2005;Figura 3.16). Cea mai scurtă distanță de colectare (SDs) este calculată din aceste puncte

amplasate neregulat în zona studiată către cele mai apropiate drumuri forestiere folosind

instrumentele Analysis Tools™ din ESRI® ArcGIS Desktop 10 (Figura 3.17). SDs din zona

studiată poate fi calculată ca o medie aritmetică a valorilor obținute pentru fiecare unitate

amenajistică în parte ponderată cu volumele de extras aferente fiecărei unități amenajistice.


53

Figura 3.16 Exemplul utilizării metodei CGR la determinarea SDs (Pentek et al., 2005)

Figura 3.17 Centrele de greutate ale unităților amenajistice din zona studiată

3.3.3 Metoda rețelelor sistematice de puncte

Segebaden (1964) a introdus conceptul de rețea sistematică de puncte pentru calculul celei mai

scurte distanțe medii de colectare (SDs) pentru o anumită suprafață de pădure, ca media

aritmetică a celor mai scurte distanțe de la fiecare punct al rețelei la cel mai apropiat drum


54

forestier. Seturile de rețele de puncte din zona studiată au fost definite cu ajutorul Data

Management Tools™ din ESRI® ArcGIS, punctele fiind amplasate la distanțe de: 10 x 10 m

(metoda G10), 50 x 50 m (G50), 100 x 100 m (G100), 500 x 500 m (G500), respectiv 1000 x

1000 m (G1000) (Figura 3.18). Acestea au fost folosite la determinarea SDs pentru fiecare

scenariu de infrastructură (Figura 3.19).

Figura 3.18 Rețele sistematice de puncte pentru Scenariul Zero de infrastructură

Figura 3.19 Exemple de scenarii de infrastructură cu rețele de puncte amplasate


55

3.3.4 Metoda zonelor tampon (buffer)

Metoda zonelor tampon utilizată pentru calcularea distanțe medii celei mai scurte de colectare

(SDs) s-a bazat pe conceptul de zonă tampon descris de Backmund (1966), folosit la

determinarea gradului de deschidere relativă a pădurilor. Modelul de calcul al acestei metode a

fost elaborat cu ajutprul extensiei Model Builder™ din ESRI® ArcGIS Desktop 10, considerând

zone succesive tampon de 100 m lățime amplasate de-a lungul drumurilor forestiere (Figura

3.20). Distanța în linie dreaptă de la linia mediană a fiecărei zone tampon la cel mai apropiat

drum forestier reprezintă SDs a benzii tampon respective.

.

Figura 3.20 Zone tampon (buffer) folosite pentru determinarea SDs (Scenariul Zero)

SDs la nivelul zonei studiate a fost calculată pentru fiecare scenariu de infrastructură ca suma

ponderată a SDs a fiecărei benzi tampon cu suprafața acoperită de zona tampon respectivă:

∑(( ( ) )

)[ ]

unde: SDs_buffer –distanța medie cea mai scurtă de colectare din zona studiată calculată prin

metoda zonelor tampon, în m; i – numărul curent al zonei tampon; n - numărul total de benzi

tampon utilizat în calcule; Wbs - lățimea benzii tampon, în m , Ai – suprafața acoperită de banda

tampon i, în ha; At - suprafața totală a zonei studiate, în ha.


56

3.3.5 Analiza statistică a modelelor spațiale

Folosind pachetul software PASW®

Statistics 18 SPSS Inc. s-au efectuat analize privind

semnificația statistică a diferențelor dintre metodele utilizate, și dintre rezultatele obținute pentru

fiecare scenariu de infrastructură. În scopul testării existenței unor diferențe semnificative între

scenariile de infrastructură în privința SDs, s-a folosit testul t-Student pentru variabile

independente (Bühl, 2010). Eroarea standard (SE) de determinare a SDs a fost determinată pentru

fiecare metodă și apoi a fost comparată cu pragul limită al SE, stabilit la 5%, identificându-se

cele mai precise metode de determinare a SDs. Precizia metodei CGR și a metodelor cu rețele de

puncte a fost testată și prin compararea numărului de puncte efectiv folosite cu minimul necesar

pentru o determinare precisă din punct de vedere statistic, calculat cu ecuația:

(

) (

)

unde: sx - abaterea standard a determinării distanței medii celei mai scurte de colectare; -

eroarea standard la determinarea SDs; CI - intervalul de încredere la determinarea distanței medii

de colectare; t – valoarea t a distribuției pentru un nivel de semnificație α = 5% .

După ce au fost identificate cele mai precise metode de determinare a SDs bazate pe rețele

sistematice de puncte, s-au efectuat și teste post-hoc în scopul evidențierii eventualelor diferențe

semnificative între valorile SDs calculate cu aceste metode. Pentru toate testele, nivelul de

semnificație a fost stabilit la α = 5%. Ulterior, s-au efectuat și analize empirice între metodele

bazate pe rețele sistematice de puncte cu grad ridicat de precizie, respectiv metoda CGR și

metoda zonelor tampon. În plus, timpii de calcul necesari pentru executarea și rularea modelelor

folosind extensia Model Builder™ din ESRI®

ArcGIS Desktop 10 au fost de asemenea

comparați pentru fiecare scenariu de infrastructură.

3.3.6 Determinarea factorilor de corecție folosind metodele spațiale

Factorul de corecție al colectării (ks), factorul de corecție al rețelei de drumuri (kn) și Factorul

de corecție totală (kt) au fost calculați pentru fiecare scenariu de infrastructură, cu următoarele

ecuații.

a)

; b)

; c)

a)

; b)

; c)


57

3.4 Automatizarea proceselor

Automatizarea fluxurilor și proceselor de lucru s-a efectuat cu ajutorul extensiei Model

Builder™ din ESRI® ArcGIS Desktop 10, care are capacitatea de a itera prin seturi de date și

atribute caracteristice ale seturilor de date, de a reitera și de a ramifica procesele de lucru,

respectiv de a incorpora diferite scenarii pentru efectuarea unor calcule complexe necesare în

procesul decizional (Allen, 2011). Fluxurile de lucru sunt astfel combinate în secvențe de lucru

conectate într-un mod interactiv folosind modele de elevație digitală (DEM), seturi de date GIS

și rezultatele calculelor anterioare ca date de intrare pentru alte calcule. Instrumentele și

variabilele într-un model pot fi afișate în una din următoarele stadii (Allen, 2011):

o stadiul ”nepregătit pentru rulare” (engl. ”not ready to run state”, Figura 3.21);

o stadiul ”pregătit pentru rulare” (engl. ”ready to run state”, Figura 3.22);

o stadiul ”executat cu succes” (engl. ”has been run state”, Figura 3.23).

Figura 3.21 Stadiul nepregătit pentru rulare (not ready to run state) al unui model incomplet

Figura 3.22 Stadiul pregătit de rulare (ready to run state) al unui model


58

Figura 3.23 Stadiul executat cu succes (has been run state) al unui model

Modelele astfel create pot fi salvate și partajate cu diferiți utilizatori și executate de mai multe ori

în ESRI® Arc Toolbox, permițând atât analiza rezultatelor intermediare, cât și a celor finale. În

acest fel au fost elaborate, executate și stocate pentru o utilizare ulterioară diferite modele pentru

automatizarea proceselor de calcul din zona studiată.

Figura 3.24 Automatizarea determinării SDe cu metoda raster

3.4.1 Automatizarea metodei raster

În Figura 3.24 este prezentat modelul elaborat pentru automatizarea alocării distanței de transport

a celulelor raster-ului rețelei de căi de colectare folosite în calcularea distanței medii efective de

colectare (SDe). Rețeaua de căi de colectare este convertită din format vector în format raster,

apoi se adaugă informațiile altitudinale. Folosind instrumentul Path Distance Allocation, se

determină distanța minimă cumulată din fiecare celulă a rasterului la cel mai apropiat drum, în

funcție de scenariul de infrastructură selectat. În final se generează un tabel statistic cu SDe

alocate fiecărei celule a rasterului, pe baza căruia se calculează SDe pentru întreaga zonă studiată.


59

3.4.2 Automatizarea metodei rețelelor sistematice de puncte

Automatizarea metodei rețelelor sistematice de puncte se axează pe definirea și amplasarea

rețelelor de puncte în zona de studiu, respectiv pe calcularea SDs pentru fiecare scenariu de

infrastructură. Modelul a fost creat și executat folosind seturi multiple de date de intrare prin

intermediul instrumentelor de prelucrare Batch processing și Iterate Feature Classes din Model

Builder™ (Allen, 2011). În Figura 3.25 este prezentat modelul utilizat pentru determinare SDs,

folosind metoda rețelei de puncte G100, pentru toate scenariile de infrastructură. Secvența de

automatizare a proceselor în modelul din Figura 3.25 arată cum se definește rețeaua de puncte,

respectiv cum această rețea se ajustează prin decupare după forma zonei studiate. SDs pentru

zona studiată și scenariul de infrastructură considerat a rezultat ca medie aritmetică a distanțelor

calculate pentru fiecare punct al rețelei și pentru fiecare scenariu în parte. Modele similare au

fost elaborate și pentru calcularea distanța medii celei mai scurte de apropiat cu metodele de

rețele de puncte G1000, G500, G50, respectiv G10.

Figura 3.25 Model pentru automatizarea rulării metodei rețelelor sistematice de puncte

3.4.3 Automatizarea metodei zonelor tampon

Automatizarea metodei zonelor tampon (Figura 3.26) a presupus crearea unor benzi tampon

multiple succesive de 100 m latime de-a lungul rețelei de drumuri forestiere, folosind

instrumentul Multiple Buffer Rings și iteratorul Iterate Feature Class pentru rularea simultană a

modelului pentru fiecare scenariu de infrastructură. Benzile-tampon multiple s-au decupat după

forma zonei studiate și s-a procedat la determinarea SDs prin însumarea algebrică a distanțelor de

colectare ponderate (Summary statistics). Rularea cu succes a modelului pentru toate scenariile

de infrastructură, a necesitat 38 minute și 28 secunde.


60

Figura 3.26 Execuția modelului de automatizare a metodei zonelor tampon


61

3.5 Abordări participative pentru evaluarea variantelor de

drumuri forestiere

Diaz-Balteiro și Romero (2008), Kangas et al. (2008) și Ananda și Herath (2009) au prezentat

mai multe metode MCDM din literatură care au fost testate și aplicate în gestionarea pădurilor,

dintre acestea, abordarea cea mai frecvent utilizată pentru a face față riscului și incertitudinii în

silvicultură fiind MAUT. Luarea deciziilor de grup, bazată pe consultări participative ar putea fi

utilizată în evaluarea variantelor de drumuri forestiere, încurajând implementarea proiectelor

care maximizează utilitatea totală, bazată pe decizia comună a părților interesate relevante. În

scopul facilitării utilizării MCDM și mai ales a MAUT în studiile de amplasament ale drumurilor

forestiere s-a realizat un sondaj de opinii la nivel national în vederea ponderării unui set

predefinit de criterii și subcriterii de evaluare ale drumurilor forestiere. Prioritizarea preferințelor

pentru criteriile și indicatorii de evaluare reprezintă o parte importantă a MAUT, motiv pentru

care rezultatele sondajului sunt utile pentru factorii de decizie care doresc să aplice MAUT.

3.5.1 Elaborarea și conducerea unui sondaj de opinii între factorii de decizie

În luna Noiembrie 2012 s-a realizat un sondaj de opinii la nivel național pentru consultarea

factorilor relevanți implicați în luarea deciziilor în ceea ce privește planificarea, proiectarea,

aprobarea, construirea și utilizarea drumurilor forestiere. În acest sens, au fost trimise prin e-mail

către 103 factori interesați o scrisoare de intenție descriind scopul și durata conducerii sondajului

împreună cu formularele de evaluare și instrucțiunile necesare pentru completarea acestora.

Ideea de bază de la care s-a pornit a fost aceea că prin implicarea tuturor părților interesate în

procesul decizional încă din fazele inițiale de planificare a traseelor și de elaborare a studiilor de

fezabilitate ale drumurilor forestiere, transparența procesului decizional ar putea să crească, fapt

ce ar putea conduce la scăderea nivelului de birocrație în avizarea favorabilă a propunerii de

proiect. Rolul principal al studiului a fost prioritizarea preferințelor factorilor decizionali privind

criteriile și subcriteriile de evaluare.

3.5.2 Definirea criteriilor și a indicatorilor

Sondajul s-a bazat pe o metodă subiectivă directă de estimare a ponderii preferințelor (Kangas et

al. 2008), fapt ce a presupus mai întâi ca problema decizională să fie descompusă în criterii și

subcriterii. În vederea simplificării structurii complexe de criterii și indicatori pentru evaluarea

drumurilor forestiere elaborate de Steinmüller și Stampfer (2004), așa cum s-a arătat în

paragraful 3.2.1, și ținând cont de principiile sustenabilității, au fost definite patru criterii


62

principale de evaluare a variantelor de drumuri forestiere: (a) gestionarea pădurilor, (b)

costurile, (c) aspectele privind protecția mediului, respectiv (d) riscuri și factori sociali. Fiecare

dintre aceste criterii au fost descompuse în sub-criterii (Tabelul 3.2.1), solicitându-se părților

interesate să atribuie ponderi de preferință relativă criteriilor și subcriteriilor astfel definite.

Ponderile de preferință medii obținute în acest sondaj au fost utilizate la calculul utilității totale

ale variantelor de drumuri forestiere, conform teoriei MAUT, prin înmulțirea punctajului

scorului standardizat al fiecărui sub-criteriu cu ponderea de importanță corespunzătoare și apoi

însumarea acestora (Ananda și Herath 2009; Kangas et al., 2008).

3.5.3 Pregătirea chestionarului

Participanților li s-a solicitat să își aleagă domeniul expertiză din care fac parte (de la E1 la E12;

Tabelul 3.5.1) și apoi să își exprime opinia cu privire la importanța pe care o atribuie fiecăruia

dintre criteriile și sub-criteriile incluse în chestionar, bazat pe o scară de preferință relativă de la

0% la 100% (Kangas et al, 2008.; Ananda sI Herath, 2009; Greene et al, 2010; paragraful 3.2.1),

răspunzând la următoarele întrebări:

1. Ce importanță relativă (pondere), acordați fiecăruia dintre următoarele criterii

utilizate la evaluarea variantelor de drumuri forestiere: (A) gestionarea pădurilor,

(B) costurile, (C) protecția mediului, respectiv (D) riscuri și factori sociali?

2. Ce importanță relativă (pondere), acordați la evaluarea variantelor de drumuri

forestiere fiecăruia dintre următoarele sub-criterii ale criteriului:

Sistemul 1. Gestionarea pădurilor: A1, A2, A3 and A4?

Sistemul 2. Costuri: B1, B2 and B3?

Sistemul 3. Protecția mediului: C1, C2 and C3?

Sistemul 4. Riscuri și factori sociali: D1, D2, D3, D4 and D5?

3. Considerati ca ar mai putea fi incluse si alte criterii sau alti indicatori pentru

evaluarea variantelor de drumuri forestiere, fără a supraîncărca sau îngreuna

procesul decizional? Dacă da, mentionati care ar fi acestea.

Conform specificațiilor lui Kangas et al. (2008) privind aplicarea MAUT, atât suma ponderilor

preferințelor atribuite criteriilor, cât și cea a sub-criteriilor unui criteriu trebuie să fie 100% (i.e.

A + B + C + D = 100; A1 + A2 + A3 + A4 = 100%), deoarece, în caz contrar, utilitatea totală

unei alternative ar putea fi întotdeauna influențată prin creșterea sau scăderea ponderilor

preferințelor pentru un anumit criteriu sau sub-criteriu.


63

Tabelul 3.5.1 Domeniul de expertiză al participanților la sondaj

Cod

Domeniul de expertiză sau de rolul jucat

de către părțile interesate din sectorul

forestier

Nr.

formulare

trimise

Nr.

respondenți

Rata de

răspuns (%)

E1 Porprietar de pădure (i.e. privat, public-

privat, municipalitate) 7 1 14%

E2 Administrator de pădure (i.e. privat, de stat,

regie publică locală) 8 3 38%

E3

Cercetare si Dezvoltare în Silvicultură (ex.

genetică, ecologie, silvicultură, protecția

pădurilor)

12 1 8%

E4

Cercetare-dezvoltare în Ingineria Forestieră

(ex. exploatare forestieră, drumuri forestiere,

amenajarea pădurilor)

14 7 50%

E5 Contractor forestier (ex. prestări servicii de

lucrări silvice, exploatare) 4 2 50%

E6 Contractor drumuri forestiere (ex. proiectant,

constructor) 3 1 33%

E7 Transportator (ex. transport masă lemnoasa) 3 0 0%

E8 Agenții de protecția mediului 23 9 39%

E9 Organizații non-guvernamentale (ONG) 3 1 33%

E10 Agenții de gospodărirea apelor 20 0 0%

E11 Managementul fondului cinegetic (ex.

asociații de vânătoare) 3 0 0%

E12 Alt domeniu (specificați): Turism 3 2 67%

TOTAL 103 27 26%

3.5.4 Analiza statistică a preferințelor părților interesate relevante

Răspunsurile părților interesate au fost analizate, atât în ceea ce privește semnificația lor

statistică, precum și în ceea ce privește diferența de comportament dintre grupuri și în cadrul

grupurilor de expertiză. Grupurile de expertiză nu au fost reprezentate în mod egal (Tabelul

3.5.1). Prin urmare, răspunsurile părților interesate din grupurile de expertiză cu un singur

respondent au fost excluse din analizele post-hoc ale semnificației statistice, deoarece rezultatele

analizelor ar fi fost nule. Totuși, aceste grupuri au fost incluse în analiza varianței și în analiza

grafică a rezultatelor. Pentru toate analizele statistice efectuate, nivelul de semnificație a fost

stabilit la 5%. Toate interpretările rezultatelor au fost afectate de erori standard (SE) cuprinse

între 6% și 18% (media SE fiind de 10% ± 3%).

Analizele au fost efectuate cu ajutorul pachetului software PASW®

Statistics 18 SPSS Inc. Pentru

identificarea tipului de varianță s-a efectuat testul Levene. În cazul varianței omogene, s-a

efectuat testul ANOVA pentru a determina dacă mediile grupurilor sunt identice (Hilton și


64

Armstrong, 2006). Pentru varianțe neomogene, s-a efectuat testul t-Welch. Dacă s-au identificat

diferențe semnificative între mediile grupurilor, s-a procedat la o analiză mai detaliată,

efectuându-se analize ANOVA post-hoc. În cazul variațiilor omogene s-au folosit testele

Duncan, iar pentru cele neomogene testele Tamhane-T2 (Backhaus et al, 2011; Bühl, 2010).

3.6 Evaluarea bilanțului ecologic al scenariilor de drumuri

forestiere și al sistemelor de colectare a masei lemnoase

Evaluarea bilanțului ecologic sau evaluarea ciclului de viață (LCA) constă în definirea unor

scenarii de infrastructură care propun drumuri forestiere noi și analizarea ciclului de viață al

acestora sub aspectul intrărilor și ieșirilor de materii prime, energie, emisii, eroziunea solului și

costuri, în funcție de sistemele de colectare a masei lemnoase și de condițiile de infrastructură.

3.6.1 Definirea granițelor, structurii și a funcțiilor sistemului

Conform specificațiilor din subcapitolul 2.5, sistemul care s-a analizat cu această procedură a

fost structurat în trei componente principale care au definit și granițele sistemului (Figura 3.27):

o Modulul 1 – Utilaje și alte resurse folosite la construcția și întreținerea rețelei de

drumuri forestiere din zona studiată (ex. excavator, autogreder, cilindru compactor).

o Modulul 2 – Utilaje și alte resurse folosite la colectarea masei lemnoase până la

platformele primare (ex. tractor articulat forestier; funicular).

o Modulul 3 – Utilaje și alte resurse folosite pentru transportul masei lemnoase din

platforma primară până la ieșirea din sistem (ex. autotrenuri forestiere).

Astfel, pentru zona studiată, sistemul analizat prin procedura LCA se referă la: construcția și

întreținerea drumurilor forestiere, colectarea masei lemnoase cu diverse utilaje, respectiv

transportul masei lemnoase până la ieșirea din sistem. Punctele de ieșire din sistem s-au stabilit

ca fiind extremitățile celor trei drumuri forestiere de vale din zona studiată care se conectează la

drumul public județean DJ 103A.

Evaluarea bilanțului ecologic pentru sistemul astfel definit nu a luat în considerare consumul de

materiale, combustibil, resurse umane și energie pentru producerea utilajelor folosite la

construcția drumurilor, colectarea și transportul masei lemnoase, ci doar consumurile rezultate

din utilizarea acestora și s-a bazat pe analize de tip raster și de tip vector în ESRI®

ArcGIS

Desktop 10.


65

Constructia

Drumurilor Forestiere

I

N

T

R

A

R

I

-

M

A

T

E

R

I

I

P

R

I

M

E

,

R

E

S

U

R

S

E

S

I

E

N

E

R

G

I

E

GRANITELE SISTEMULUI

Intretinerea

Drumurilor Forestiere

Activitati de

Exploatare

Forestiera

Colectare in

platforma primara

Transportul masei

lemnoase pe

distante scurte

Rarituri Taieri Finale

I

E

S

I

R

I

-

E

M

I

S

I

I

,

E

R

O

Z

I

U

N

I

,

C

O

S

T

U

R

I

Modulul 1 - Scenarii de infrastructura

Modulul 2 - Scenarii de tehnologii de exploatare-colectare a masei lemnoase

Modulul 3 – Autocamioane de transport masa lemnoasa

Figura 3.27 Granițele sistemului infrastructură forestieră - sisteme de colectare - transport

Modulul 1 - Scenarii de infrastructură. S-au considerat scenariile de infrastructură definite în

paragraful 3.2.5, respectiv scenariul ZERO – descriind situația curentă în zona de proiect și

scenariile FR1, FR2 și FR3 – care propun drumuri forestiere noi.

Modulul 2 – Sisteme de colectare a masei lemnoase. Pentru scenariul ZERO de infrastructură,

s-au luat în considerare șase sisteme de colectare-transport a masei lemnoase (S1-S6), în timp ce

pentru scenariile de infrastructură care propun drumuri forestiere noi s-au definit patru sisteme

de colectare-transport (S7-S10) (Tabelul 3.6.1).

Pentru analiza LCA, sistemele de colectare a masei lemnoase definite în Tabelul 3.6.1 au ținut

cont de limitele tehnologice ale utilizării acestora, după cum urmează:

1. Tractorul U651 – folosit la rărituri pentru pante de până la 20%;

2. Tractorul articulat forestier TAF 657 – folosit la rărituri (pentru pante ale versanților

cuprinse între 20% și 55%) și la tăieri finale (pante de până la 55%);


66

Tabelul 3.6.1 Sisteme de colectare-transport și ponderea utilizării acestora

Scenariu

Infra-

structura

Sistem

analizat

Ponderea (%) din posibilitatea anuala colectata sau transportata cu utilajul…

Tractor

U651

Tractor

TAF

657

Forwar

-der

Gremo

950 R

Funicu-

lar

Synkro

-falke

Funicu-

lar

Gant-

ner

Elicopter

K-Max

Inaccesi-

bil pt. ex-

ploatare

Autotren

forestier

ZERO

ZERO - S1 21% 68% - - - - 11% 89%

ZERO - S2 21% 68% - - - 11% - 89%

ZERO - S3 - 89% - - 11% - 100%

ZERO - S4 - 89% - - - 11% - 89%

ZERO - S5 - - 89% - - 11% - 89%

ZERO - S6 - - 89% - 11% - - 100%

FR1

FR1-S7 21% 79% - - - - - 100%

FR1-S8 21% 68% - 11% - - - 100%

FR1-S9 - 89% - 11% - - - 100%

FR1-S10 - - 89% 11% - - - 100%

FR2

FR2-S7 21% 79% - - - - - 100%

FR2-S8 21% 68% - 11% - - - 100%

FR2-S9 - 89% - 11% - - - 100%

FR2-S10 - - 89% 11% - - - 100%

FR3

FR3-S7 21% 79% - - - - - 100%

FR3-S8 21% 68% - 11% - - - 100%

FR3-S9 - 89% - 11% - - - 100%

FR3-S10 - - 89% 11% - - - 100%

3. Zone imposibil de exploatat: – suprafețe cu pante ale versanților mai mari de 55% și

distanțe cumulate mai mari de 1500 m până la drumul auto forestier (această ipoteză

este valabilă doar în cazul scenariului ZERO de infrastructură).

4. Elicopterul – s-a luat în considerare utilizarea elicopterului de tip K-Max (Stampfer et

al., 2002), pentru zonele considerate imposibil de exploatat conform specificărilor de

la punctul 3, doar în cazul scenariului ZERO de infrastructură;

5. Tractor de tip Forwarder Gremo 950 R – pentru pante de până la 55%, folosit atât în

cazul răriturilor, cât și al tăierilor finale;

6. Funicular fix de tip sanie pentru distanțe lungi (Gantner USW 60D) – considerat doar

pentru scenariul ZERO de infrastructură, în cazul pantelor mai mari de 55% și a unor

distanțe maxime de apropiat de 1500 m până la drumul auto forestier;

7. Funiculare pasagere pentru distanțămedie (de tip Synkrofalke) – pentru scenariile

care propun drumuri forestiere noi, în cazul pantelor mai mari de 55% și a unor

distanțe de colectare cuprinse între 300 și 800 m de la drumul auto forestier;


67

Modulul 3 – Transportul masei lemnoase până la ieșirea din sistem. S-a considerat utilizarea

autotrenurilor forestiere cu remorcă și semiremorcă cu tracțiune 6 X 6 și sarcină utilă de 25 m3,

conform normativului NP-003-11 și a literaturii (Bereziuc et al., 2008; Holzleitner et al., 2011b).

Evaluarea bilanțului ecologic al sistemelor de colectare și transport a masei lemnoase definite în

Tabelul 3.6.1 s-a bazat pe următoarele ipoteze de lucru:

o analiza productivității, a eficienței energetice și economice și a emisiilor de CO2 și CO;

o modelări spațiale ale seturilor de date în format raster și vector, respectiv utilizarea

extensiei Network analyst din ESRI® ArcGIS Desktop 10;

o Evaluarea sistemelor s-a facut pentru ciclul de viață al drumurilor forestiere (30 ani);

o Platformele primare localizate la drum auto, la distanțe de 300 m una de cealaltă;

o Toată masa lemnoasă este sortată în platforma primară;

o Posibilitatea este uniform distribuită pe fiecare celula a raster-ului zonei studiate;

o În fiecare deceniu se recoltează un procent de 100% din posibilitatea decenală.

3.6.2 Elaborarea modelului de intrări și ieșiri (matricea tehnologică)

Evaluarea ciclului de viață al unui sistem presupune parcurgerea a trei etape (Heinimann, 2012):

identificarea funcțiilor și a fluxurilor din sistem, cuantificarea fluxurilor de intrare, respectiv

modelarea cantitativă a fluxurilor care converg către un set specific de fluxuri de ieșire, folosind

abordarea matematică a matricilor tehnologice. În cazul de față, sistemele de analizat rezultă din

combinarea scenariilor de infrastructură cu sistemele de colectare-transport a masei lemnoase,

astfel fiind necesar să se definească 18 matrici tehnologice pentru analiza LCA (Tabelul 3.6.2).

Tabelul 3.6.2 Stabilirea numărului necesar de grafuri orientate și matrici tehnologice

Scenariul de

infrastructura

Sisteme de exploatare definite în Tabelul 3.6.1

S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10

ZERO X X X X X X

FR1

X X X X

FR2

X X X X

FR3

X X X X

Pentru exemplificare, s-au prezentat diagramele privind fluxul de procese pentru construcția și

întreținerea drumurilor forestiere (Figura 3.28), respectiv pentru exploatarea si transportul masei

lemnoase (Figura 3.29).

În ceea ce privește fluxul tehnologic al proceselor din recoltarea, colectarea și transportul masei

lemnoase (Figura 3.29), trebuie menționat că ieșirea din sistem se face pe nivelul patru din

diagramă (Transport), în momentul când masa lemnoasă a ajuns la drumul public.


68

Fluxul proceselor in constructia drumurilor forestiere

De

fris

are

a a

mp

rize

i d

rum

ulu

i C

on

str

uctie

Te

rasa

me

nte

Dru

m F

ore

stie

rE

xe

cu

tare

alte

lu

cra

ri la

DF

Lu

cra

ri d

e s

up

rastr

uctu

raT

ran

sp

ort

Drum public

(Iesire din sistem)Drum forestier existentDrum forestier in executieAmpriza drumuluiCale de colectareArboret

Terasamente cu

santuri de scurgere; busteni fasonati

Executie anrocamente

Instalare podete

Podete instalate;

anrocamente executate

Descarcare

Profilare

Incarcare busteni

Transport

Executie terasamente

Compactare

Transport piatra

Curatare de craci

Doborare arbori

Nivelare-profilare

Eliberare ampriza

Ampriza defrisata;

Busteni nefasonati

Cu excavatorul

Terasamente nivelate

si compactate

Compactare

Drum forestier functional

Fasonare busteni

Busteni din ampriza drumului

transportati in afara sistemului

Lucrari de intretinere

Figura 3.28 Diagrama fluxului de procese pentru constructia drumurilor forestiere


69

Fluxul proceselor in recoltarea, colectarea si transportul masei lemnoase

Re

co

lta

re (

Fe

rastr

au

me

c.)

Co

lecta

rea

le

mn

ulu

i (t

racto

r, T

AF

, F

orw

ard

er,

fu

nic

ula

r, e

lico

pte

r)S

ort

are

a le

mn

ulu

i T

ran

sp

ort

Iesire

din

sis

tem

Unitate de procesareDrum publicDrum ForestierPlatforma primaraCale de colectareArboret

Tasoane cu busteni

Doborare arbori

Scos

Incarcare sarcina

Curatire de craci

Apropiat

Descarcat

Stiva busteni

Fasonare

Incarcat

Transportat

Trasnsportat

Masa lemnoasa

transportata in afara sistemului

Adunat

Manipulat

Stiva busteni

sortata

Tasoane cu busteni

Masa lemnoasa

stocata la unitatea de

procesare

Descarcat

Sectionat

Figura 3.29 Diagrama fluxului de procese pentru recoltarea, colectarea și transportul

lemnului

Un exemplu de matrice tehnologică este cel prezentat în Tabelul 3.6.3 pentru colectarea în

platformele primare și transportul unui metru cub de masă lemnoasă din platformele primare

până la drumul public (ieșirea din sistem), în ipoteza scenariului ZERO de infrastructură în

combinație cu sistemul ZERO-S3 de colectare-transport a masei lemnoase (Tabelul 3.6.1).


70

Fiecare rând al matricii reprezintă un flux al unui element din sistem în cadrul sistemului, de la

procesul sursă (valori pozitive) către procesul destinație (valori negative) (Heinimann, 2012).

Tabelul 3.6.3 Matricea tehnologică pentru sistemul de colectare-transport ZERO-S3

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12

Mana de lucru, ore-om 1 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0

Consum combustibil, litri 0 1 0 0 -10 0 0 -15 0 0 -27,7 0

Ferastrau mecaanic, PSH0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tractor U651, PSH0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Tractor TAF 657, PSH0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -0.134

Forwarder Gremo, PSH0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

Funicular Synkrofalke, PSH0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

Funicular Gantner, PSH0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 -0.145

Elicopter K-Max, PSH0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

Inaccesibil pentru exploatare 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

Autotren forestier, PSH0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -0.154

Performanta sistemului, m3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Primul rând al matricii arată fluxul de resurse umane, care ia în considerare timpul efectiv de

lucru al unui operator de utilaj. Rândul al doilea prezintă consumul de combustibil per oră

productivă a sistemului (a se vedea paragrafele 3.2.4.3 și 3.6.3). Celelalte rânduri urmează

același raționament logic și, astfel, dacă un utilaj este folosit în procesul de producție al unui

metru cub de masă lemnoasă se completează câmpurile aferente respectivului utilaj cu valorile

cunoscute ale necesarului de resurse umane, de combustibil, respectiv cu productivitatea orară a

utilajului și costul orar al acestuia. Datele de intrare privind productivitatea utilajelor (coloana

X12 din Tabelul 3.6.3) au rezultat pe baza modelelor de productivitate și a celor de calcul al

consumului de timp pentru colectarea masei lemnoase prezentate în paragraful 3.2.4.1, ținând

cont de distanța medie efectivă de colectare determinată pentru fiecare scenariu de infrastructură.

Privitor la transportul masei lemnoase din platformele primare până la ieșirea din sistem (drumul

auto public DJ 103A), în vederea alocării automate a rutelor minime de transport s-a folosit setul

de instrumente Network Analyst Tools™ din pachetul software ESRI®

Arc GIS Desktop 10. În

acest sens, în Figura 3.30 este prezentat un exemplu de calcul al matricei costurilor de deplasare

din puncte de origine predefinite (i.e. platformele primare) către puncte de destinație (i.e cele trei

ieșiri din sistem, respectiv punctele de intersecție ale celor trei drumuri forestiere de vale

existente cu drumul auto public DJ 103A), pentru scenariul de infrastructură FR1.

Matricile tehnologice pentru toate celelalte scenarii de infrastructură și sistemele de colectare-

transport a masei lemnoase sunt prezentate în Anexa 5.


71

Figura 3.30 Exemplu de determinare a distanței minime de transport a masei lemnoase din

platformele primare la punctele de ieșire din sistem, folosind Network Analyst Tools™


72

Presupunând că fiecare proces poate fi scalat de o variabilă ( ), sistemul de ecuații poate fi

rezolvat pentru vectorul ( ) dacă se cunoaște producția totală a sistemului, adică

vectorul Y (Heinimann, 2012). Astfel, pentru cazul prezentat în Tabelul 3.6.3, elementele

vectorului Y sunt toate egale cu zero, mai puțin pentru procesul x12, care reprezintă performanța

totală a sistemului și care este egal cu 1, adică unitatea funcțională care definește sistemul,

respectiv un metru cub de masă lemnoasă colectat și transportat până la drumul public. Astfel,

pentru cazul prezentat în Tabelul 3.6.3, ecuațiile care rezolvă problema sunt prezentate mai jos:

Heinimann (2012) nota că pentru determinarea performanței sistemului este necesară inversarea

matricii tehnologice A, rezultând astfel matricea tehnologică inversă A-1

, în baza căreia se poate

calcula vectorul X, dat fiind faptul că vectorul Y este deja definit. Având în vedere că pentru

colectarea unui metru cub de masă lemnoasă nu se pot folosi concomitent două utilaje pentru

întreaga cantitate de masă lemnoasă, acestea fiind folosite în funcție de limitele lor tehnologice și

de condițiile de infrastructură, vectorul X trebuie să fie supus unui proces de ponderare a

utilizării utilajelor în funcție de condițiile specifice fiecărui scenariu, conform analizelor

efectuate în ESRI® ArcGIS Desktop 10, rezultând astfel un vector ponderat final XP’ cu

consumul de mână de lucru (ore-om), ore-utilaj, respectiv de combustibil.

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

⇒

|

|

|

|

( ) ( )

|

|

|

|

Variabilele V1, respectiv V2 ale vectorului final XP’ se calculează cu următoarele ecuații:

∑ ∑

unde: i- numărul curent al rândului din vectorul XP; n - numărul total de elemente (rânduri)

ale vectorului XP; XPi - valoarea elementului i din vectorul Xp; C -vectorul de cost al

sistemului analizat (paragraful 3.6.3).


73

3.6.3 Evaluarea eficienței economice a sistemului

Determinarea eficienței economice a sistemelor analizate s-a făcut pe baza vectorului de costuri

C al elementelor matricii tehnologice (Tabelul 3.6.4). Costurile orare ale tractorului U651 și ale

tractorului TAF 657 sunt cele din paragraful 3.2.4.2. Pentru tractorul de tip forwarder și

funicularul pasager de tip Syncrofalke s-au considerat costuri medii orare prezentate de

Kühmaier și Stampfer (2012), adaptate la costul mâinii de lucru din România ( paragraful

3.2.4.2), adică 70 €/PMH pentru forwarder, respectiv de 110 €/PMH pentru funicularul pasager.

În cazul funicularului fix pentru distanțe lungi Gantner USW 60D 800, costul orar prezentat de

Pierzchala (2011) a fost adaptat ca și în cazul precedent, rezultând un cost de 73 €/PMH. Pentru

elicopterul K-Max s-a considerat un cost orar de operare de 2250 €/PMH (Kühmaier, 2011).

Referitor la zonele considerate inaccesibile pentru exploatare din cadrul scenariului de

infrastructură ZERO, s-a considerat costul de oportunitate reprezentat de prețul mediu de vânzare

al masei lemnoase pe picior rămase astfel neexploatate, adică 25,3 €/m3 (Tabelul 3.1.1).

Referitor la transportul masei lemnoase, s-au avut în vedere constatările lui Holzleitner et al.

(2011b) privind consumul de timp și de combustibil al autotrenurilor forestiere la deplasarea pe

drumurile forestiere, considerându-se o viteză medie de deplasare de 13,5 km/h, un consum

mediu de combustibil de 2,05 l/km și un cost mediu orar adaptat la costul mâinii de lucru din

România estimat la 52 €/PMH. Eficiența economică a sistemului s-a determinat prin înmulțirea

vectorului de costuri C cu vectorul ponderat final XP’ de performanță a sistemului respectiv:

Tabelul 3.6.4 Vectorul de costuri al matricii tehnologice A

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12

Vectorul de cost (€/unitate) 5 1.5 0 27 35 70 110 73 2250 25,3 52 0

3.6.4 Evaluarea amprentei de mediu a sistemului

Există o legătură direct proporțională între fluxul de produse (i.e. fluxul de utilaje) și fluxul

amprentelor de mediu al acestora (i.e. impactul acestora asupra mediului; Heinimann, 2012).

Astfel, s-a definit un vector ENV pentru fiecare tip de impact analizat, având aceleași dimensiuni

cu vectorul XP’, rezultând o matrice a efectelor ecologice ale sistemului (Tabelul 3.6.5). Prin

multiplicarea acestei matrici cu vectorul XP’, a rezultat vectorul B al bilanțului ecologic al

întregului sistem analizat.


74

În Tabelul 3.6.5 este prezentat un exemplu de structură a matricii efectelor ecologice analizate

pentru sistemul ZERO-S1 de colectare-transport (a se vedea Tabelul 3.6.1).

Tabelul 3.6.5 Matricea efectelor ecologice ”ENV” a sistemului analizat

Vectorul B X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12

Energia pentru procesare, MJ 0 34,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Emisii CO2, kg 0 2,6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Emisii CO, kg 0 1,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Pierdere teren productiv

(ampriza drum), m2/m

3/an 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8,16

Transport sedimente

(eroziune căi colectare),

m3/m

3/an 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10,51

Figura 3.31 Modelul stoichiometric de calcul al emisiilor de CO2 pentru motoarele diesel

(Heinimann, 2012)

Pentru determinarea efectelor ecologice ale sistemelor de colectare-transport analizate s-au luat

în considerare: emisiile standard pentru motoare diesel în condiții de rulare pe teren accidentat,

valoarea calorică netă a motoarelor diesel de 42,76 MJ/kg (Stănescu, 2012) și o densitate a

motorinei de 0,835 kg/m3 (Berg și Karjalainen, 2003). Emisiile de dioxid de carbon au fost

determinate pentru un ciclu complet al procesului de combustie al motoarelor diesel, în baza

modelului stoichiometric de combustie prezentat în Figura 3.31.

Pierderea suprafețelor de teren productiv ca urmare a defrișării amprizei drumului s-a determinat

în funcție de indicii de structură ai rețelei specifici fiecărui scenariu de infrastructură, luând în

considerare creșterea medie anuală din zona studiată (aproximativ 8,0 m3/ha; Forest Design,

2007, 2008) și o lățime medie a platformei drumului de cinci metri. Referitor la transportul de

sedimente, s-a avut în vedere modelul lui Duță (2012) pentru cuantificarea eroziunii solului din

activitatea de colectare a masei lemnoase la care s-a făcut referire și în paragraful 3.2.4,

respectiv posibilitatea anuală din zona studiată de aproximativ 4,8 m3/ha și desimea rețelei de căi

de colectare pentru fiecare scenariu de infrastructură în parte.

În vederea determinării nivelului de emisii de dioxid de carbon, respectiv a energiei încastrate în

drumurile forestiere pe unitatea funcțională analizată (m3 de masă lemnoasă exploatată anual) ca

C 13.2 H 24.4 + 19.3 O 2 13.2 CO 2 + 12.2 H 2 O

H 1

C 12

Consum pentru 1 kg Diesel 3.37 3.17 1.20

Consum pentru 1 l Diesel 2.77 2.60 0.98

O 16

40

219.8

0.40 1.35 1.27 0.48

617.6183.1 580.9

Consum specific de combustibil

[kg/kWh]


75

urmare a construcției și întreținerii acestora, s-a luat în considerare un consum energetic mediu

de 405 MJ per metru liniar de drum forestier raportat de Heinimann (2012) în condiții de pantă

moderată a terenului (cca. 40%), drum forestier executat în profil mixt, grosimea stratului de

fundație (balast) al sistemului rutier de cca. 30 cm și grosimea stratului de îmbrăcăminte (piatră

spartă) de cca. 10 cm., respectiv distanță de transport a materialului pietros de 10 km. Aceste

condiții sunt asemnănătoare cu cele întâlnite în zona studiată. De asemenea, s-a luat în calcul și

ciclul de viață al drumurilor forestiere de 30 de ani, desimea rețelei de drumuri specifică fiecărui

scenariu de infrastructură, respectiv posibilitatea anuală din zona studiată de aproximativ 4310

m3, la care s-a raportat întregul consum energetic rezultat din ingineria drumurilor forestiere.

3.7 Concluzii

În acest capitol au fost prezentate principiile și conceptele metodologice de bază utilizate pentru

elaborarea, testarea și validarea unor instrumente de suport decizional cu aplicare în ingineria

drumurilor forestiere. Mai întâi a fost definită zona de studiu, după care s-a definit problema

decizională ca fiind selectarea celei mai potrivite variante de drum forestier care ar putea fi

implementată ținând cont de aspectele tehnice, economice, ecologice și sociale, respectiv de

interesele multiple ale factorilor implicați. Ulterior, s-a procedat la structurarea problemei

decizionale în patru obiective (criterii) și cincisprezece sub-obiective (subcriterii). Apoi s-a

definit modelul conceptual al instrumentului de suport decizional, s-au definit scenariile de

drumuri forestiere, respectiv s-a selectat metoda de analiză multicriterială (teoria utilității

multiatribut - MAUT) care a fost folosită la evaluarea performanțelor totale ale alternativelor de

drumuri forestiere. În același timp au fost descrise în detaliu metodele analitice și modelele

spațiale pentru determinarea unor indici de structură ai rețelelor de drumuri forestiere,

prezentând de asemenea și modul în care s-a efectuat automatizarea proceselor în GIS. În

vederea asigurării unui proces transparent de luare a deciziilor în ingineria drumurilor forestiere,

s-a descris o modalitate participativă prin care se poate ține cont de preferințele factorilor

implicați relevanți în planificarea drumurilor forestiere. În final, s-a procedat la descrierea

aspectelor metodologice privind evaluarea bilanțului ecologic (LCA) al drumurilor forestiere în

combinație cu diverse sisteme de colectare-transport a masei lemnoase, pe baza analizelor

spațiale privind alocarea automată a distanțelor de colectare și transport efectuate în GIS.


76

Capitolul 4. REZULTATE ȘI DISCUȚII

4.1 Modelarea și automatizarea proceselor

Modelele pentru automatizarea proceselor de lucru au furnizat date brute ce au fost ulterior

prelucrate. În Anexa 4 sunt prezentate codurile Python de programare a modelelor elaborate în

aplicația Model Builder™ așa cum au fost ele descrise în Figura 3.24, Figura 3.25, respectiv

Figura 3.26, pentru fiecare dintre cele trei metode spațiale utilizate, respectiv metoda raster,

metoda rețelelor de puncte și metoda zonelor tampon.

4.2 Utilizarea modelelor spațiale de determinare a indicilor de

structură

4.2.1 Analiza statistică a metodelor raster și rețele sistematice de puncte

În cazul scenariilor care propun noi drumuri forestiere (FR1, FR2 și FR3) s-a constatat o

reducere considerabilă a distanțelor medii teoretice (SD0) și efective de colectare (SDe), precum

și ale distanțelor maxime de apropiat (SDmax), comparativ cu scenariul Zero (Tabelul 4.2.1).

Tabelul 4.2.1 Indici de structură ai rețelei de drumuri forestiere în zona studiată

Structural indices Scenariul

ZERO FR1 FR2 FR3

Lungimea rețelei de drumuri (m) 11719 25795 25327 24501

Desimea rețelei (m/ha) 13.0 28.6 28.1 27.2

Intervalul dintre drumuri (m) 770.3 349.9 356.4 368.4

Distanța medie teoretică de colectare - SD0

(m) (colectare bilaterală la DAF) 192.6 87.5 89.1 92.1

Distanța medie teoretică de colectare - SD0

(m) (colectare unilaterală la DAF) 385.1 175.0 178.2 184.2

Distanța medie efectivă de colectare - SDe

(m) (metoda raster) 651.9 264.6 342.8 309.6

Distanța maximă de colectare – SDmax (m)

(metoda raster) 2039.0 1011.3 1481.5 1232.7

Factorul de eficiență a rețelei (a) (FAO, 1974) 8.04 8.10 7.05 6.34


77

Valorile distanțelor medii cele mai scurte de colectare (SDs) obținute prin metoda rețelelor

sistematice de puncte (Tabelul 4.2.2) au fost semnificativ mai mici în cazul scenariilor care

propun drumuri forestiere noi, decât cele raportate pentru condițiile actuale ale infrastructurii,

acest fapt fiind confirmat din punct de vedere statistic de testele t-Student pentru perechi de

eșantioane (Tabelul 4.2.3). Aceleași teste t-Student au raportat diferențe semnificative între

scenariile FR1 și FR3, pe de o parte, respectiv între FR2 și FR3, pe de altă parte, în timp ce nu s-

a observat nici o diferență din punct de vedere statistic între scenariile FR1 și FR2. Aceste

informații ar putea fi folosite în evaluarea diferitelor scenarii de infrastructură prin analiza

multicriterială a utilității scenariilor (Enache et al., 2013b).

Tabelul 4.2.2 Valori ale SDs după metoda de determinare și scenariul de infrastructură

Metoda N Distanța medie cea mai scurtă de colectare (SDs) per scenariu

ZERO FR1 FR2 FR3

Reț

ele

sist

emat

ice

de

punct

e

G1000 10 484.81 144.44 158.82 172.06

G500 39 559.99 170.61 179.70 170.95

G100 903 577.96 169.43 191.59 178.87

G50 3601 579.02 169.87 191.80 178.97

G10 90284 578.21 170.03 191.72 178.98

Metoda zonelor tampon - 579.06 172.81 194.92 182.23

Metoda CGR 81 571.02 193.61 174.99 167.88

Tabelul 4.2.3 Testul t-Student pentru perechi de eșantioane (scenarii), privind valorile SDs

Perechi de

scenarii

Diferențele asociate

T df

Sig.

(2-tailed) Media SD SE

ZERO - FR1 333.68 18.85 8.43 39.589 4 .000

ZERO - FR2 353.12 27.05 12.10 29.188 4 .000

ZERO - FR3 320.92 22.47 10.05 31.931 4 .000

FR1 - FR2 19.44 17.18 7.68 2.530 4 .065

FR1 - FR3 -12.76 6.56 2.93 -4.351 4 .012

FR2 - FR3 -32.20 11.38 5.09 -6.329 4 .003

Notă: SD – abaterea standard; SE – eroare standard a mediilor; df – grade de libertate

În ceea ce privește precizia determinărilor, metodele G100, G50 și G10 au fost cele mai precise

metode de calcul al SDs bazate pe rețele sistematice de puncte, cu o eroare standard sub 5%

(Figura 4.1). Precizia acestor metode a fost confirmată și prin compararea numărului de puncte

efectiv utilizate în calcule cu numărul punctelor necesar din punct de vedere statistic, pentru un

interval de încredere (CI) de ± 10% și un nivel al semnificației de α=5% (Tabelul 4.2.4).


78

Figura 4.1 Eroarea standard (SE) la determinarea SDs prin metoda rețelelor de puncte

Tabelul 4.2.4 Numărul de puncte minim necesar Vs. numărul de puncte efectiv utilizate la

determinarea SDs cu metoda rețelelor de puncte

Scenariul de

infrastructură

Nr. de puncte minim necesar (No) după metoda folosită și precizia cerută

Metoda G1000 G500 G100 G50 G10

SE (%) 5% 10% 5% 10% 5 % 10% 5% 10% 5 % 10%

ZERO - 214 54 171 43 153 38 151 38 152 38

FR1 - 220 55 257 64 195 49 197 49 198 49

FR2 - 546 136 286 72 243 61 244 61 245 61

FR3 - 273 68 267 67 242 61 243 61 244 61

Nr. de puncte efectiv utilizat 10 39 903 3601 90284

Metodele G1000 și G500 nu au precizie statistică pentru calculul SDs în cazul unor suprafețe de

pădure care mai mici de 1000 ha (Figura 4.1; Tabelul 4.2.4), Tabelul 4.2.2 arătând că practic cele

două metode subestimează valorile reale ale SDs. Metoda G500 ar putea fi utilizată pentru

calcularea cu precizie ridicată a SDs pentru suprafețe de cel puțin 4250 ha, în timp ce metoda

G1000 ar putea fi utilizată cu precizie pentru suprafețe mult mai mari (21 000 ha).

Testele Duncan nu au evidențiat nici o diferență semnificativă între metodele G100, G50,

respectiv G10, valorile SDs grupându-se omogen într-un singur subset (Tabelul 4.2.5). Astfel,

ținând cont și de timpul de calcul al SDs în ESRI® ArcGIS, care este proporțional cu numărul de

puncte folosite în fiecare dintre metodele punct de grila (Tabelul 4.2.6), metoda G100 este

recomandată pentru a fi utilizată în practică în suprafețe de pădure care acoperă între 150 ha și

1000 ha și care au condiții topografice de infrastructură similare cu zona studiată.

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

G1000 G500 G100 G50 G10

Ero

are

a s

tan

dard

(%

)

ZERO

FR1

FR2

FR3

SE preferată (%)


79

Tabelul 4.2.5 Testul Duncan pentru cele mai precise metode de rețele de puncte

Grid point

method

N

Subsets by infrastructure scenario

ZERO FR1 FR2 FR3

1 1 1 1

Duncana,b

G100 903 577.96 169.43 191.59 178.87

G50 3601 579.01 169.87 191.80 178.97

G10 90284 578.21 170.03 191.72 178.98

Sig. 0.928 0.877 0.966 0.981

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 2148.695. b. Alpha = 0.05.

Tabelul 4.2.6 Timpul de calcul al SDs în ESRI®

ArcGIS, după metodă și scenariu

Metoda de determinare Proces Unit ZERO FR1 FR2 FR3

G 10 (GRID 10 X 10 m)

Exec

uta

re m

od

el

sec 410.0 589.0 653.0 639.0

G 50 (GRID 50 X 50 m) sec 24.0 38.0 40.0 35.0

G 100 (GRID 100 X 100 m) sec 12.0 14.0 12.0 14.0

Metoda zonelor tampon sec 182.0 193.0 222.0 241.0

Comparațiile dintre metoda zonelor tampon și metoda centrelor CGR, pe de o parte, respectiv

metodele G100, G50 și G10, pe de altă parte, au arătat că metoda zonelor tampon are o ușoară

tendință de supraestimare a valorilor SDs cu până la 2%, în timp ce metoda CGR are o tendință

de subestimare cu până la 9% (Tabelul 4.2.7). În cazul scenariului FR1, metoda CGR a

supraestimat valorile SDs cu aproximativ 14%, probabil din cauza geometriei amplasării rețelei

de drumuri forestiere și din cauza ponderii volumului de masă lemnoasă în determinarea SDs.

Tabelul 4.2.7 Diferența în procente între valorile SDs calculate cu metoda zonelor tampon,

respectiv metoda CGR, versus metoda rețelelor de puncte

Scenariu de

infrastructură

Metoda zonelor tampon Vs. … Metoda CGR Vs. …

G100 G50 G10 G100 G50 G10

ZERO 0.2% 0.0% 0.1% -1.2% -1.4% -1.2%

FR1 2.0% 1.7% 1.6% 14.3% 14.0% 13.9%

FR2 1.7% 1.6% 1.7% -8.7% -8.8% -8.7%

FR3 1.9% 1.8% 1.8% -6.1% -6.2% -6.2%

Prin urmare, metoda zonelor tampon poate fi recomandată pentru utilizare în practică, furnizând

rezultate cu o precizie similară metodelor rețelelor de puncte.


80

4.2.2 Determinarea factorilor de corecție

Factorul de corecție a apropiatului este un bun indicator calitativ al rețelei căilor de colectare,

deoarece cu cât valorile ks sunt mai apropiate de 1, cu atât traseele de colectare sunt mai lipsite

de sinuozitate. Astfel, având în vedere că traseele căilor de colectare din zona studiată sunt

dezvoltate în cea mai mare parte pe linia de cea mai mare pantă a versanților, iar lungimile lor

sunt considerabile (medie 651.9 m; maximă 2039.0 m; Tabelul 4.2.1), valorile scăzute ale ks

obținute în cazul scenariului Zero (Tabelul 4.2.8) reflectă predispoziția crescută pentru transport

semnificativ de sedimente datorită eroziunii solului prin colectarea masei lemnoase.

Tabelul 4.2.8 Valori ale factorului de corecție a apropiatului (ks), după metodă și scenariu

Scenariu de

infrastructură

Factorul de corecție a apropiatului (ks), după metodă

CGR G1000 G500 G100 G50 G10 Buffer

ZERO 1.14 1.34 1.16 1.13 1.13 1.13 1.13

FR1 1.37 1.83 1.55 1.56 1.56 1.56 1.53

FR2 1.96 2.16 1.91 1.79 1.79 1.79 1.76

FR3 1.84 1.80 1.81 1.73 1.73 1.73 1.70

Din Tabelul 4.2.8 se observă că valorile ks variază între 1,13 și 2,16 în funcție de metoda de

calcul folosită și de scenariul de infrastructură considerat, fiind comparabile cu cele raportate de

Segebaden (1964) în studiile sale localizate în păduri din Suedia (Tabelul 4.2.10). Ținând cont de

metodele cu precizie statistică ridicată, se recomandă valori ale ks cuprinse între 1,13 și 1,79

(metodele G100, G50, G10), cu o valoare medie a ks de 1,50 pentru a fi utilizate în practică.

Aceste valori sunt similare cu cele raportate de Amzică (1971) și Bereziuc (1981, 1987) pentru

colectarea masei lemnoase în pădurile montane din România (Tabelul 4.2.10).

Tabelul 4.2.9 Valori ale kn și kt, după metodă și scenariu

Scenariu de

infrastructură

Kt Kn după metoda de determinare

Raster CGR G1000 G500 G100 G50 G10 Buffer

ZERO

Des

chid

ere

bil

ate

rală

3.39 2.97 2.52 2.91 3.00 3.01 3.00 3.01

FR1 3.02 2.21 1.65 1.95 1.94 1.94 1.94 1.98

FR2 3.85 1.96 1.78 2.02 2.15 2.15 2.15 2.19

FR3 3.36 1.82 1.87 1.86 1.94 1.94 1.94 1.98

ZERO

Des

chid

ere

un

ilate

rală

1.69 1.48 1.26 1.45 1.50 1.50 1.50 1.50

FR1 1.51 1.11 0.83 0.98 0.97 0.97 0.97 0.99

FR2 1.92 0.98 0.89 1.01 1.08 1.08 1.08 1.09

FR3 1.68 0.91 0.93 0.93 0.97 0.97 0.97 0.99


81

În ceea ce privește factorul de corecție al rețelei (kn), în ipoteza deschiderii bilaterale a suprafeței

de pădure studiate (Tabelul 4.2.9), valorile raportate pentru scenariul Zero, cuprinse între 2.52 și

3.01, sunt considerabil mai mari decât cele raportate de Segebaden (1964) și Lünzmann (1968)

(Tabelul 4.2.10).Această situație reflectă distribuția actuală neuniformă a drumurilor forestiere

din zona studiată. Scenariile care propun drumuri noi (FR1, FR2 și FR3) reușesc să reducă

valorile kn până la 1.65 la 2.15, ceea ce poate fi interpretat ca o îmbunătățire a amplasării și a

distribuției spațiale a drumurilor forestiere din cadrul rețelelor de drumuri noi propuse.

Tabelul 4.2.10 Comparația factorilor de corecție determinați în acest studiu cu cei din

literatura de specialitate

Factori de

corecție

Acest

studiu

Segebaden

(1964)

Lünzmann

(1968)

Amzica

(1971) FAO (1974)

Olteanu

(1985)

1.18-1.75 1.00-1.83 - 1.30-1.75 -

-

1.61-2.67 1.24-2.14 0.98-2.00 1.05-1.65 - -

2.53-3.24 - - - 2.0-2.8

* 3.61-4.84

*

- - - 2.8-3.6**

-

a 6.34-8.10 - - - 5-7*; 7-9

** -

* - regiunea de deal;

** - regiunea montană și teren accidentat.

Factorul de corecție totală (kt) a variat între 3,02 și 3,85 (Tabelul 4.2.9). Pentru calcule

expeditive în practică, ar putea fi adoptate valori medii ale kt de 3.40. Aceste valori sunt similare

cu cele raportate de către FAO (1974a) pentru regiunile de deal și de munte (Tabelul 4.2.10).

Valorile factorului de eficiență a rețelei de drumuri (a), a variat între 6,34 (FR3) și 8.10 (FR1),

similar cu cele raportate de FAO (1974b) pentru zonele de deal și de teren accidentat (Tabelul

4.2.10). Așadar, întrucât kt a fost determinat pe baza valorilor SDe determinată prin metoda raster,

se poate concluziona că metoda raster poate fi utilizată cu încredere în practică pentru

determinarea SDe, precizia depinzând de cea a modelului de elevație digital utilizat în calcule.

4.3 Procesul participativ de luare a deciziilor

Sondajul de opinie desfășurat în luna Noiembrie 2012 a reprezentat o modalitate prin care

factorii decizionali pot fi implicați în mod activ în procesul decizional încă din etapa de studiu al

amplasamentului și de elaborare a studiilor de fezabilitate ale drumurilor forestiere. În cazul

proiectelor de drumuri forestiere specifice de la nivel local ar putea fi folosite și alte metode

participative dintre cele menționate și descrise în subcapitolul 2.6, respectiv în paragraful 2.6.1.

http://link.springer.com/search?facet-author=%22K.+L%C3%BCnzmann%22


82

4.3.1 Rata de participare la sondaj

Rata de răspuns validată a fost de aproximativ 26%, cu o variație a ratei de participare a

grupurilor interesate între 0% și 67% (Tabelul 3.5.1). Aceasta este o valoare considerabil mai

mică în comparație cu valorile raportate în sondajele efectuate în sectorul forestier din alte țări

(Essecks et al. (2000) - 71%; Moulton et al. (2001) - 72%; Munsell et al. (2004) - 42%; Nadeau

et al (2007) - rata de răspuns de 62%), dar similară cu cea a sondajelor efectuate în sectorul

forestier românesc, Austroprojekt (2008) raportând o rată de răspuns de 33%. Totuși,

Rottensteiner și Stampfer (2011) au raportat rate de răspuns și mai scăzute (12%, respectiv 21%),

într-un studiu cu privire la pregătirea tehnicienilor forestieri din Austria, Germania și Elveția.

4.3.2 Evaluarea empirică și statistică a preferințelor părților interesate

relevante

4.3.2.1 Opinii privind criteriile

Ponderile preferințelor părților interesate atribuite fiecărui criteriu și sub-criteriu sunt prezentate

în Tabelul 4.3.1. Preferințele ponderate ale subcriteriilor pot fi utilizate în calcularea utilităților

totale ale alternativelor de drumuri forestiere folosind MAUT (Enache et. al, 2013b).

Administrarea pădurilor este considerat cel mai important criteriu de evaluare (38% ±14%), în

timp ce criteriile privind costurile (26%±9%) și aspectele de protecția mediului (24% ± 13%) au

aproape același nivel de importanță atribuit de participanții la sondaj (Figura 4.2).

Figura 4.2 Ponderile medii ale preferințelor pentru criterii

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E8 E9 E12

Po

nd

eri

ale

pre

ferin

țelo

r

Grupuri de părți interesate

Factori sociali și riscuri

Protecția mediului

Costuri

Administrarea pădurilor


83

Tabelul 4.3.1 Ponderile preferințelor părților interesate pentru fiecare criteriu și sub-

criteriu

Criteriu

Ponderea

medie

(%)

Subcriteriu

Cod UWP WP

Administrarea

pădurilor 38% (±14%)

A1. Independența față de alți proprietari 21% 8%

A2. Accessibilitate pentru executarea

lucrărilor silvice 54% 20%

A3. Accessibilitate pentru gospodărirea

faunei cinegetice 12% 4%

A4. Pierderea de teren productiv (ampriza

drumului) 13% 5%

Costuri 26% (±9%)

B1. Costuri de construcție a drumurilor 43% 11%

B2. Costuri de întreținere a drumurilor 27% 7%

B3. Costuri de exploatare a masei

lemnoase 30% 8%

Aspecte privind

protecția mediului 24% (±13%)

C1. Protecția zonelor ecologice valoroase 57% 14%

C2. Poluarea aerului 19% 4%

C3. Tulburarea vizuală a frumuseții

peisajului 24% 6%

Riscuri și factori

sociali

12% (±6%)

D1. Accidente în exploatarea forestieră 22% 3%

D2. Riscuri privind eroziunea solului și

alunecări de teren 21% 3%

D3. Accesibilitate pentru zone de interes

turistic, local sau cultural 11% 1%

D4. Accesibilitate în caz de incendii

forestiere 28% 3%

D5. Accessibilitate în caz de doborâturi de

vânt 18% 2%

TOTAL 100% 100%

*UWP – preferința neponderată; WP – preferința ponderată

4.3.2.2 Opinii privind subcriteriile

În ceea ce privește importanța subcriteriilor în evaluarea opțiunilor de drumuri forestiere, părțile

interesate consideră accesibilitatea pentru efectuarea lucrărilor forestiere, protejarea zonelor

ecologice valoroase, respectiv costurile de construcție ale drumurilor forestiere ca fiind cele mai

relevante, cu valori ale preferințelor ponderate de 20%, 14%, respectiv 11% (Tabelul 4.3.1).

Aceste cifre subliniază nivelul semnificativ de acceptare a aspectelor de mediu în procesul

decizional privind ingineria drumurilor forestiere. Dimpotrivă, accesibilitatea pentru puncte

turistice, culturale si de interes local (1%), respectiv accesibilitatea în cazul doborâturilor de

vânt (2%) sunt sub-criteriile cu cele mai mici valori ale preferințelor ponderate atribuite de către

părțile interesate. Preferințele ponderate exprimate de grupurile de părți interesate pentru

subcriterii sunt prezentate în Figura 4.3. Preferințele medii neponderate exprimate de părțile

interesate pentru subcriterii sunt prezentate în Figura 4.4, Figura 4.5, Figura 4.6 și Figura 4.7.


84

Figura 4.3 Ponderile de preferință ale grupurilor de factori interesați pentru subcriterii

Figura 4.4 Valori medii ale preferințelor pentru subcriteriile din administrarea pădurilor

Astfel, se pare că există un punct de vedere comun al grupurilor de părți interesate în ceea ce

privește accesibilitatea pentru efectuarea lucrărilor forestiere ca fiind cel mai important

8%

20%

4%

5%

11%

7% 8%

14%

5%

6%

3% 3%

1% 3% 2%

Subcriterii

A1. Independența față de alți proprietari

A2. Accessibilitate pentru executarea

lucrărilor silvice

A3. Accessibilitate pentru gospodărirea

faunei cinegetice

A4. Pierderea de teren productiv

(ampriza drumului)

B1. Costuri de construcție a drumurilor

B2. Costuri de întreținere a drumurilor


lemnoase

C1. Protecția zonelor ecologice

valoroase

C2. Poluarea aerului

C3. Tulburarea vizuală a frumuseții

peisajului

D1. Accidente în exploatarea forestieră

D2. Riscuri privind eroziunea solului și

alunecări de teren

D3. Accesibilitate pentru zone de interes

turistic, local sau cultural

D4. Accesibilitate în caz de incendii

forestiere

D5. Accessibilitate în caz de doborâturi

de vânt

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E8 E9 E12

Po

nd

eri

ale

pre

feri

nțe

lor


A4. Pierderea de teren productiv

(ampriza drumului)

A3. Accessibilitate pentru

gospodărirea faunei cinegetice

A2. Accessibilitate pentru

executarea lucrărilor silvice

A1. Independența față de alți

proprietari


85

subcriteriu al criteriului privind administrarea pădurilor (Figura 4.4), în timp ce există un grad

mai mare de variabilitate în ceea ce privește subcriteriile referitoare la independența față de alți

proprietari sau pierderea de teren productiv. Opiniile părților interesate par a fi mult mai

omogen distribuite în ceea ce privește costurile (Figura 4.5). Astfel, costurile de întreținere ale

drumurilor forestiere par a avea o importanță similară cu costurile de exploatare a masei

lemnoase, costurile de construcție a drumurilor forestiere având cea mai mare pondere.

Figura 4.5 Valori medii ale preferințelor pentru subcriteriile legate de Costuri

Figura 4.6 arată că protecția zonelor ecologice valoroase este cel mai important subcriteriu al

aspectelor de mediu, în timp ce emisiile de CO2 au ponderea cea mai scăzută.

Figura 4.6 Valori medii ale preferințelor pentru subcriteriile legate Protecția mediului

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E8 E9 E12

Po

nd

eri

ale

pre

ferin

țelo

r



lemnoase

B2. Costuri de întreținere a

drumurilor

B1. Costuri de construcție a

drumurilor

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E8 E9 E12

Po

nd

eri

ale

pre

feri

nțe

lor


C3. Tulburarea vizuală a

frumuseții peisajului

C2. Poluarea aerului

C1. Protecția zonelor

ecologice valoroase


86

Figura 4.7 Valori medii ale preferințelor pentru subcriteriile de riscuri și factori sociali

În ceea ce privește riscurile și alți factori sociali, Figura 4.7 arată o variație foarte mare între

preferințele grupurilor de părți interesate. Deși riscul de incendii forestiere în România este

considerabil mai mic decât în alte țări europene, doar aproximativ 9% din totalul terenului

forestier național fiind expus la un risc mediu sau ridicat de incendiu (Adam, 2007), cea mai

mare parte dintre respondenți consideră că accesibilitatea în cazul incendiilor forestiere

reprezintă cel mai important subcriteriu de risc (Tabelul 4.3.1).

4.3.2.3 Interpretarea statistică a comportamentului grupurilor de factori interesați

relevanți

Tabelul 4.3.2 ANOVA preferințelor exprimate de părțile interesate pentru criterii

Criteriu SS df Mean Square F P-value

Management

Between Groups .227 8 .028 2.242 .074

Within Groups .227 18 .013

Total .454 26

Costs

Between Groups .241 8 .030 1.819 .139


Total .540 26

Environment

Between Groups .382 8 .048 10.196 .000


Total .467 26

Risks

Between Groups .036 8 .005 .809 .603


Total .136 26

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E8 E9 E12

Po

nd

eri a

le p

refe

rin

țelo

r


D5. Accessibilitate în caz de

doborâturi de vânt

D4. Accesibilitate în caz de

incendii forestiere

D3. Accesibilitate pentru zone de

interes turistic, local sau cultural

D2. Riscuri privind eroziunea

solului și alunecări de teren

D1. Accidente în exploatarea

forestieră


87

În ceea ce privește opiniile părților interesate privind criteriile de evaluare ale drumurilor

forestiere, ANOVA a raportat diferențe semnificative înntre grupurile de expertiză pentru

criteriul aspectele de protecție a mediului (F=10.196; df=8, 18; p=0.000; α=0.05; Tabelul 4.3.2).

Tabelul 4.3.3 Testele Duncana,b

cu intervale multiple pentru criteriul protecția mediului

Domeniul de expertiză No.

Subset

1 2 3

E2 (administratori de păduri) 3 .2000

E5 (exploatare forestieră) 2 .2000

E4 (R&D inginerie forestieră) 7 .2571 .2571

E12 (turism) 2 .3500 .3500

E8 (agenții de protecția mediului) 9 .4556

Sig. .335 .106 .069

Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on observed means. The error term is Mean

Square (Error) = .005. a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 3.150. b. Alpha = .05.

Testele Duncan au indicat că preferințele exprimate pentru criteriul privind aspectele de

protecția mediului tind să se grupeze omogen în trei subseturi, în funcție de domeniul de

expertiză al grupurilor de părți interesate (Tabelul 4.3.3).

În ceea ce privește opiniile părților interesate cu privire la subcriterii, ANOVA multivariată a

arătat o diferență semnificativă doar în cazul preferințelor exprimate de părțile interesate pentru

subcriteriile privind criteriul de administrare a pădurilor. În acest sens, testele Duncan (Tabelul

4.3.4) au prezentat din nou o tendință de grupare omogenă a opiniilor părților interesate, arătând

că grupurile E4 (cercetare-dezvoltare în ingineria forestieră), E5 (contractori forestieri) și E8

(agenții de protecția mediului) atribuie o importanță mai mică subcriteriului privind

independența față de vecini decât grupurile E2 (administratori de păduri), respectiv E12 (turism).

Aceleași teste au raportat ponderi de preferință semnificativ mai mici ale grupului E12 (turism)

decât toate celelalte grupuri în ceea ce privește accesibilitatea pentru execuția lucrărilor

forestiere, evidențiind un grad relativ redus de conștientizare al actorilor din domeniul turismului

în ceea ce privește rolul important al drumurilor forestiere în realizarea lucrărilor silvice sau a

exploatărilor forestiere. În ceea ce privește subcriteriul privind pierderea terenului productiv, în

ciuda tendinței de grupare în două subseturi omogene, Tabelul 4.3.4 evidențiază diferența dintre

ponderile alocate de către agențiile de protecția mediului (grupul E8) și cele alocate de grupurile

de expertiză E2 (administratori de pădure), respectiv E5 (contractori forestieri).

În Anexa 2 sunt prezentate în detaliu testele statistice efectuate pentru analizarea opiniilor

grupurilor de părți interesate cu privire la ponderile de preferință alocate criteriilor și

subcriteriilor de evaluare ale drumurilor forestiere.


88

Tabelul 4.3.4 Testele Duncan a, b, c

cu intervale multiple pentru subcriteriile criteriului

administrarea pădurilor

Sub-criteriu Grupuri de expertiză N Subset

1 2

Independența față de alți

proprietari (Duncan a,c

)

E8 9 0.1222

E5 2 0.1500

E4 7 0.1571

E2 3 0.2667 0.2667

E12 2

0.4500

Sig.

0.248 0.116

The error term is Mean Square (Error) = 0.019.

Accesibilitate pentru


(Duncan a,b,c

)

E12 2 0.2500

E8 9 0.3778 0.3778

E4 7 0.4714 0.4714

E2 3

0.6000

E5 2

0.6500

Sig.

0.131 0.074


Pierderea de teren productiv

(ampriza drumului)

(Duncan a,c

)

E2 3 0.0333

E5 2 0.1000 0.1000

E12 2 0.1500 0.1500

E4 7 0.2000 0.2000

E8 9

0.2889

Sig. 0.166 0.119


4.3.3 Discuții privind rezultatele sondajului

Rezultatele studiului de caz privind percepțiile și preferințele părților interesate pentru criteriile

și subcriteriile de evaluare ale drumurilor forestiere arată că a existat un consens al opiniilor în

rândul grupurilor de părți interesate în ceea ce privește criteriul de administrarea pădurilor, cel

referitor la costuri, respectiv cel privind riscurile și factorii sociali, în timp ce anumite diferențe

între percepțiile grupurilor de părți interesate s-au putut remarca în ceea ce privește criteriul

privind protecția mediului înconjurător. Un rezultat pozitiv a fost acela că, aspectelor privitoare

la protecția mediului înconjurător și celor economice privind costurile drumurilor forestiere le-a

fost atribuită o importanță egală de către participanții la sondaj. Acest lucru denotă gradul actual

mai mare de înțelegere și de conștientizare privind impactul activităților din sectorul forestier

asupra mediului inconjurător.


89

4.4 Evaluarea, testarea și validarea sistemului de suport decizional

4.4.1 Evaluarea calitativă a scenariilor de infrastructură

În condițiile actuale de infrastructură (scenariul Zero), indicele de densitate este de 13.0 m/ha,

distanța medie efectivă de colectare fiind de circa 652 m în contextul rețelei de căi de colectare

existente (metoda raster, Tabelul 4.2.1), respectiv 864 m considerând metoda rețelelor de puncte

G100 (Tabelul 4.4.1), în timp ce distanța maximă de colectare variază între 2040 m (metoda

raster; Tabelul 4.2.1) și aproximativ 2104 m (metoda G100; Tabelul 4.4.1). Trebuie menționat

că, în ceea ce privește metoda rețelelor de puncte G100, distanța medie efectivă de colectare

include ajustarea cu factorul de corecție a apropiatului (ks=1,5).

Tabelul 4.4.1 Indici de structură ai rețelei primare și secundare

Indici de structură Scenarii

ZERO FR1 FR2 FR3

Lungimea rețelei de drumuri forestiere (m) 11719 25795 25327 24501

- Din care drumuri noi (m) - 14076 13608 12782

Indicele de desime al rețelei primare (m/ha) 13.0 28.6 28.1 27.2

Intervalul dintre drumuri (m) 770 350 356 368

Distanța medie efectivă teoretică de colectare -

metoda rețelelor de puncte G100 (m) 864 255 287 268

Distanța maximă teoretică de colectare - metoda

rețelelor de puncte G100 (m) 2104 978 1065 1238

Distanța maximă de colectare (ajustată cu ks) -

metoda rețelelor de puncte G100 (m) 3156 1467 1597 1857

Lungimea rețelei de căi de colectare (m) 71301 67121 67349 69939

Indicele de desime ale rețelei secundare (m/ha) 79.0 74.4 74.6 77.5

Situația infrastructurii se îmbunătățește semnificativ după planificarea drumurilor forestiere noi

(scenariile FR1, FR2 și FR3). Astfel, desimea rețelei de drumuri forestiere variază între 27.2 -

28.6 m/ha, iar distanța medie efectivă de colectare între 255 m și 287 m (metoda G100; Tabelul

4.4.1), respectiv între 265 m și 343 m (metoda raster; Tabelul 4.2.1), în timp ce distanța maximă

de apropiat variază în funcție de scenariu și metoda de determinare între 978 - 1238 m (metoda

G100; Tabelul 4.4.1), respectiv între 1011 – 2039 (metoda raster; Tabelul 4.2.1).


90

În ceea ce privește rețeaua de căi de colectare, au fost identificate și cartate în etapa colectării

datelor de teren 71.3 km de trasee de căi de colectare. Pentru scenariile FR1, FR2 și FR3,

lungimea rețelei de căi de colectare s-a diminuat cu valori cuprinse între 1.4 km și 4.2 km, de la

caz la caz, ca urmare a folosirii parțiale a traseelor de colectare în planificarea de noi drumuri

(Tabelul 4.4.1). Referitor la accesibilitatea zonei studiate, Tabelul 4.4.2 prezintă situația

deschiderii relative a suprafeței de pădure, după rularea modelului de automatizare a metodei

zonelor tampon elaborat în aplicația Model Builder™ (Figura 4.8; Figura 4.9).

Figura 4.8 Hărți cu deschiderea relativă a zonei studiate pentru scenariile FR1, FR2 și FR3

(metoda zonelor tampon)

Figura 4.9 Deschiderea relativă a zonei studiate de pădure, după zone tampon

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Pro

cen

tul d

e d

esch

ider

e re

lati

va

Zone tampon (m)

ZERO

FR1

FR2

FR3


91

După cum se poate observa și din Figura 4.9, scenariile care propun drumuri forestiere noi (FR1,

FR2 și FR3) realizează o deschidere de 100% pentru distanțe maxime de colectare cuprinse între

500 m și 600 m, în timp ce în cazul scenariului Zero, o deschidere de 100% se realizează doar

pentru o distanță maximă de colectare de aproximativ 1400 m.

Tabelul 4.4.2 Deschiderea relativă a suprafeței de pădure studiate

Distanța până la drumul

forestier Deschiderea relativă a pădurii după scenariu (%)

(m) ZERO FR1 FR2 FR3

100 9% 34% 34% 35%

200 18% 64% 60% 64%

300 27% 84% 78% 82%

400 36% 96% 89% 92%

500 45% 99% 95% 98%

600 55% 100% 99% 99%

700 64% - 100% 99%

800 71% - - 100%

900 78% - - -

1000 85% - - -

1100 91% - - -

1200 95% - - -

1300 98% - - -

1400 100% - - -

1500 100% - - -

Ținând cont de faptul că metoda zonelor tampon furnizează distanța medie cea mai scurtă de

colectare (SDs) , folosind coeficientul de ajustare ks=1,5 rezultă că practic, în condițiile actuale

de infrastructură (scenariul ZERO), accesibilitatea de 100% la care se face de referire în

amenajamentele U.B. I - Dălghiu și U.B. II - Valea Zizinului se realizează pentru o distanță

maximă efectivă de colectare de aproximativ 2100 m. Pe același principiu, în cazul scenariilor

care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și FR3), accesibilitatea maximă a suprafeței de

pădure studiate se realizează pentru distanțe maxime efective de colectare cuprinse între 750 m și

900 m, aceste valori fiind apropiate de cele propuse de normativul NP-003-11 (subcapitolul 2.1).


92

4.4.2 Evaluarea tehnologiilor de exploatare

4.4.2.1 Analiza productivității și a costurilor sistemelor de exploatare

Productivitatea orară a sistemelor de exploatare (PSH0) a crescut semnificativ în cazul scenariilor

care propun drumuri forestiere noi, respectiv FR1, FR2 și FR3 (Figura 4.10), în comparație cu

situația curentă a infrastructurii forestiere.

Figura 4.10 Productivitatea sistemelor de exploatare după scenariul de infrastructură

Astfel, Figura 4.11 arată că scenariile care propun drumuri forestiere noi conduc la costuri de

colectare a masei lemnoase semnificativ mai mici decât în cazul scenariului ZERO.

Figura 4.11 Costuri de colectare a masei lemnoase după scenariul de infrastructură

1.9 3.0 2.9 3.0

7.5

11.7 11.4 11.6

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

ZERO FR1 FR2 FR3

PS

H (

m3/h

)

Scenariu

Tractorul U651

TAF 657

14.3

8.9 9.2 9.0

7.1

5.4 5.5 5.5

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

ZERO FR1 FR2 FR3

Cost

uri

de

cole

ctare

(€/m

3)

Scenariu

Tractorul U651

TAF 657


93

4.4.2.2 Evaluarea amprentei de mediu

Din Tabelul 4.4.3 se observă că, datorită îmbunătățirii condițiilor de infrastructură, s-ar putea

realiza o reducere semnificativă a emisiilor de CO2 din activitatea de colectare a masei lemnoase

în cazul scenariilor FR1, FR2 și FR3, compartiv cu scenariul ZERO, în timp ce emisile de CO2

datorate transportului de lemn ar crește.

Tabelul 4.4.3 Emisiile de CO2 provenite din colectarea și transportul masei lemnoase

Indicator Sistem de colectare SCENARIU

ZERO FR1 FR2 FR3

Emisii de CO2 (kg/m3)

Tractor cu troliu U651 11.5 7.2 7.4 7.2

Tractor articulat TAF 657 5.8 3.7 3.8 3.7

Transport masă lemnoasă 1.3 2.8 2.8 2.7

Referitor la transportul de sedimente, pornind de la constatările lui Duță (2012), volumul estimat

de sol dislocat ca urmare a activității de colectare a masei lemnoase variază între 47 858 m3

(scenariul FR1) și 50 838 m3 (scenariul ZERO). Datorită contactului direct între roțile utilajelor

de colectare și sol care s-ar face pe distanțe mai scurte, eroziunea solului ar putea fi diminuată

prin reducerea distanței de colectare (construirea de drumuri forestiere cu sistem de drenaj).

4.4.3 Evaluarea eficienței economice a scenariilor de drumuri forestiere

Costurile totale ale drumurilor reprezintă un indicator folosit in evaluarea generală a utilității

scenariilor, având o pondere semnificativă alocată de către părțile interesate în cadrul procesului

consultativ elaborat la nivel național. În cazul scenariului ZERO au fost luate în considerare doar

costurile de întreținere, deoarece costurile de investiție în acest caz au fost deja amortizate, fiind

vorba de drumuri forestiere în afara ciclului de viață de 30 de ani. În cazul scenariilor FR1, FR2

și FR3, costurile totale ale drumurilor forestiere cuprind costurile de întreținere, costurile de

amortizare a investiției (anuitatea), respectiv venitul anual net actualizat din defrișarea amprizei

drumului. Astfel, cele mai ridicate costuri totale se înregistrează în cazul scenariului FR1 (93 448

€ p.a.), în timp ce scenariul ZERO are cele mai scăzute costuri (23 438 € p.a; Tabelul 4.4.4).

Din Tabelul 4.4.5, reiese că în cazul vânzării lemnului pe picior (practica actuală), cel mai ridicat

profit net realizat este atribuit scenariului ZERO (85 584 € p.a.), în timp ce cel mai scăzut profit

este atribuit scenariului FR1 (15 574 € p.a.). Totuși trebuie subliniat că toate scenariile ce propun

construirea de drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și FR3) genereaza profit, cea mai bună variantă

din acest punct de vedere fiind scenariul FR3 (22 549 € p.a.; Figura 4.5).


94

Tabelul 4.4.4 Evaluarea costurilor scenariilor de drumuri forestiere

Articol Scenariu

ZERO FR1 FR2 FR3

Lungimea rețelei de drumuri (m) 11719 25795 25327 24501

din care drumuri noi (m) - 14076 13608 12782

Costuri totale estimate de construcție (€) - 985320 952560 894740

Amortizarea anuală a investiției de construcție

a drumurilor (€) - 75453 72945 68517

Costuri anuale de întreținere (€) 23438 31655 31187 30361

Volumul masei lemnoase din defrișarea

amprizei drumului (m3)

- 5009.3 4842.8 4548.8

Venituri totale din defrișarea amprizei (€) - 178376 172446 161978

Venituri anuale actualizate din defrișarea

amprizei (€) - 13660 13205 12404

COSTUL TOTAL ANUAL AL

DRUMURILOR (€/an) 23438 € 93448 € 90926 € 86474 €

Dacă se consideră vânzarea masei lemnoase la drum auto, cel mai mare profit este generat tot în

cazul scenariului ZERO (91 300€ p.a.), în timp ce profitul cel mai scăzut se realizează în

scenariul FR1 (32 756 € p.a.). La fel ca și in cazul precedent (masa lemnoasa vândută pe picior),

scenariile FR1, FR2 și FR3 sunt toate profitabile, cea mai performantă varianta fiind din nou

scenariul FR3 (39 300€ p.a.). In plus, se observă o creștere semnificativ mai mare a marjei de

contribuție în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi decât scenariul ZERO, atunci

când se schimbă procedura de vânzare a masei lemnoase de pe picior la drum auto forestier

(Tabelul 4.4.5). Totuși, investiția în drumuri forestiere noi ar fi atractivă în condițiile în care fie

s-ar crește prețul de vânzare al masei lemnoase pe picior, fie s-ar schimba procedura de vânzare a

masei lemnoase, promovându-se externalizarea serviciilor de exploatare și vânzarea masei

lemnoase de către proprietarul de pădure la drum auto. Astfel, profitul generat de investiție ar fi

în beneficiul propietarului de pădure. In plus, luând în considerare și măsuri suplimentare de

sprijinirea a efortului investițional în infrastructura forestieră prin fonduri structurale ale

Programului UE de Dezvoltare Rurală (MARD, 2012), marja de contribuție a drumurilor

forestiere ar putea crește (Tabelul 4.4.5) de la 21.2 €/m3 (scenariul Zero) până la 25.1 €/m

3

(scenariul FR1).


95

Tabelul 4.4.5 Fișa de profit și pierderi după scenariul de infrastructură și procedură de

vânzare a masei lemnoase

SCENARIU

ZERO FR1 FR2 FR3

Doborâre-curățire de crăci-sortare (€) 30153

Costuri de colectare a masei lemnoase (€) 38,647 27180 27835 27611

Venit net din vânzarea masei lemnoase pe picior (€) 109022

Venit din vânzarea masei lemnoase la drum auto

forestier (€) 183537

Venit net din vânzarea masei lemnoase la drum auto

forestier(€) 114738 126204 125549 125773

Costul total al drumurilor (€/an) -23438 -93448 -90926 -86474

Costul total al drumurilor considerând subvenții UE

(€/an) -23438 -17995 -17981 -17957

FIȘA DE PROFIT ȘI PIERDERI A SCENARIILOR DE INFRASTRUCTURĂ

Vânzare masă lemnoasă pe picior (€/an) 85584 15574 18097 22549

Vânzare masă lemnoasă la drum auto (€/an) 91300 32756 34624 39300

Vânzare masă lemnoasă la drum auto considerând

subvenții UE pentru drumuri (€/an) 91300 108209 107568 107817

CONTTRIBUȚIA MARGINALĂ TOTALĂ A DRUMURILOR FORESTIERE

Vânzare masă lemnoasă pe picior (€/m3) 19.87 3.62 4.20 5.23

Vânzare masă lemnoasă la drum auto (€/m3) 21.20 7.60 8.04 9.12

Vânzare masă lemnoasă la drum auto considerând

subvenții UE pentru drumuri (€/m3) 21.20 25.12 24.97 25.03

4.4.4 Analiza utilității scenariilor de infrastructură și luarea deciziilor

Ținând cont de preferințele exprimate de părțile interesate privind ponderea alocată criteriilor și

subcriteriilor de evaluare, s-a calculat utilitatea totală a fiecărui scenariu de infrastructură. Astfel,

cu un punctaj total de 0.682, scenariul FR3 satisface cel mai bine preferințele părților interesate

și, în consecință, este recomandat pentru implementare, în timp ce scenariul ZERO, cu un scor

total al utilității de 0.507 este cel mai puțin performant (Tabelul 4.4.6).


96

Tabelul 4.4.6 Analiza utilității multiple a scenariilor de infrastructură

Criteriu Cod

subcriteriu Pondere

SCENARIU

ZERO FR1 FR2 FR3

UUV WUV UUV WUV UUV WUV UUV WUV

Administrarea

pădurilor

A1 8% 1.0 0.079 1.0 0.079 1.0 0.079 1.0 0.079

A2 20% 0.0 0.000 1.0 0.201 0.9 0.179 1.0 0.192

A3 4% 0.0 0.000 1.0 0.045 0.9 0.041 0.8 0.034

A4 5% 1.0 0.049 0.0 0.000 0.0 0.002 0.1 0.004

Costuri

B1 11% 1.0 0.110 0.6 0.067 0.7 0.074 0.8 0.086

B2 7% 1.0 0.070 0.0 0.000 0.1 0.004 0.2 0.011

B3 8% 0.0 0.000 1.0 0.078 0.9 0.073 1.0 0.075

Protecția

mediului

C1 14% 1.0 0.143 0.0 0.000 0.2 0.027 0.2 0.027

C2 4% 0.0 0.000 0.9 0.043 0.8 0.040 1.0 0.047

C3 6% 1.0 0.057 0.3 0.014 0.0 0.000 0.3 0.019

Factori sociali

și de risc

D1 3% 0.0 0.000 0.9 0.025 0.7 0.021 1.0 0.029

D2 3% 0.0 0.000 1.0 0.026 0.6 0.017 0.7 0.018

D3 1% 0.0 0.000 1.0 0.026 0.8 0.017 0.8 0.018

D4 3% 0.0 0.000 1.0 0.013 0.9 0.011 1.0 0.010

D5 2% 0.0 0.000 1.0 0.033 0.9 0.030 1.0 0.033

Scorul total 100% 6.0 0.507 10.6 0.651 9.5 0.614 10.6 0.682

* UUV – valori neponderate ale utilității; WUV – valori ponderate ale utilității

Figura 4.12 Punctajele scenariilor după valorile utilității pentru subcriteriile A1-D5

Figura 4.12 arată variația punctajelor totale ale scenariilor de infrastructură, în funcție de valorile

utilității fiecărui subcriteriu. Semnificația codurilor subcriteriilor din Tabelul 4.4.6, respectiv din

Figura 4.12 este cea prezentată în Tabelul 3.2.1. Considerând interesele multiple ale părților

interesate relevante, se constatată că toate scenariile ce propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

ZERO FR1 FR2 FR3

Uti

lity

valu

e

Scenariu

D5

D4

D3

D2

D1

C3

C2

C1

B3

B2

B1

A4

A3

A2

A1


97

și FR3) sunt mai performante în termeni generali decât scenariul ZERO (Figura 4.12). Dat fiind

că preferințele părților interesate au o importanță semnificativă în procesul de luare a deciziilor,

s-au efectuat analize de senzitivitate privind performanța scenariilor în funcție de schimbarea

ponderilor preferințelor părților interesate pentru anumite criterii sau subcriterii, conform

specificațiilor din paragraful 3.2.7.

Figura 4.13 Analiza senzitivității privind performanța subcriteriului de accesibilitate pentru


Figura 4.14 Analiza senzitivității privind performanța subcriteriului protecția zonelor

ecologice valoroase

Drept exemplu, în Figura 4.13 este prezentată analiza senzitivității cu privire la subcriteriul A2

privind accesibilitatea pentru executarea operațiunilor silviculturale, iar în Figura 4.14 pentru

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

1.000

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Uti

lita

tea t

ota

lă a

sce

nari

ilor

Ponderea de preferință alocată subcriteriului

ZERO

FR1

FR2

FR3

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

1.000

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Uti

lita

tea t

ota

lă a

sce

nari

ilor

Ponderea de preferință alocată subcriteriului

ZERO

FR1

FR2

FR3


98

subcriteriul de evaluare C1 privind protecția zonelor ecologice importante. Din Figura 4.13 se

poate observa că, pentru ponderi ale preferințelor de până la 60% alocate subcriteriului A2,

scenariul FR3 este cel mai performant. În schimb, dacă ponderea preferințelor alocată de părțile

interesate acestui subcriteriu ar fi mai mare de 60%, atunci scenariul FR1 ar fi cel mai indicat

pentru implementare. Indiferent de ponderea alocată acestui subcriteriu, scenariul ZERO este cel

mai defavorabil pentru desfășurarea activităților silvice. Figura 4.14 arată că pentru ponderi ale

preferințelor de până la 25% alocate subcriteriului C1, scenariul ZERO este cel mai puțin

performant, în timp ce scenariul FR3 are cea mai mare utilitate totală. În schimb, pentru ponderi

mai mari de 30% alocate acestui subcriteriu, scenariul ZERO devine cel mai performant, în timp

ce scenariul FR1 devine cel mai puțin performant. În mod similar, analiza senzitivității a fost

efectuată pentru toate celelalte subcriterii și este prezentată în Anexa 3.

4.4.5 Implementarea sistemului de suport decizional în practică

În cadrul sesiunii de lucru privind aplicabilitatea în practică a sistemului de suport decizional,

organizată conform specificațiilor din paragraful 3.2.7, sistemul de suport decizional pentru

evaluarea variantelor de drumuri forestiere elaborat în acest studiu, inclusiv modelele spațiale

elaborate în GIS pentru determinarea indicilor de structură ai rețelelor de drumuri forestiere au

fost validate și și-au dovedit atât utilitatea, cât și relevanța aplicării lor în practică. În plus, în

vederea obținerii unor rezultate cât mai precise, s-a recomandat folosirea unor seturi de date

geospațiale de înaltă rezoluție, respectiv elaborarea unor modele de productivitate locală pentru

tehnologiile noi de colectare a masei lemnoase.

4.5 Evaluarea bilanțului ecologic al scenariilor de drumuri

forestiere și a sistemelor de colectare a masei lemnoase

În acest subcapitol sunt prezentate rezultatele evaluării ciclului de viață al drumurilor forestiere

împreună cu sistemele de colectare-transport conform metodologiei descrise în subcapitolul 3.6.

4.5.1 Performanța sistemelor analizate

Pe baza ecuațiilor din paragraful 3.6.2, s-a determinat mai întâi vectorul X de performanță al

sistemelor analizate, după care s-a determinat vectorul ponderat final XP’, care, la rîndul său s-a

folosit la evaluarea eficienței economice și la evaluarea amprentei de mediu a sistemului

analizat. În cele ce urmează este prezentat exemplul scenariului ZERO de infrastructură în

combinație cu sistemul ZERO-S3 de colectare-transport (a se vedea paragraful 3.6.1).


99

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

⇒

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

|

⇒

|

|

|

|

|

|

|

|

⇒

|

|

|

|

|

|

|

|

Valorile vectorului XP’ se pot interpreta astfel: pentru colectarea și transportul unui metru cub de

masă lemnoasă până la drumul auto public în cazul scenariului de infrastructură ZERO și a

Sistemului 3 de colectare–transport sunt necesare 0,2889 ore-om, 0,1193 ore productive ale

tractorului TAF 657, 0,0158 ore productive ale funicularului Gantner și respectiv 0,1538 ore

productive de autotren forestier, consumându-se astfel în total 5,6919 litri de combustibil. În mod

similar s-au determinat vectorii de performanță pentru toate sistemele de colectare-transport a

masei lemnoase și pentru fiecare scenariu de infrastructură în parte (Anexa 6).

Figura 4.15 Necesarul de mână de lucru pentru colectarea și transportul unui metru cub de

masă lemnoasă până la drumul public

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

Ore

-om

/m3


100

Din Figura 4.15 se poate observa că sistemele de colectare-transport bazate pe utilizarea

combinată a utilajelor tractor U651 și TAF 657 (i.e. ZERO-S1, ZERO-S2, FR1-S7, FR1-S8, FR2-

S7, FR3-S8) presupun cel mai mare consum de resurse umane pe unitate de masă lemnoasă

colectată și transportată la drumul public, indiferent de scenariul de infrastructură considerat. De

asemenea, se poate observa o scădere sensibilă a necesarului de resurse umane pentru colectarea-

transportul masei lemnoase în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și

FR3) comparativ cu situația actuală a infrastructurii (scenariul ZERO), cu valori cuprinse între

6% (scenariul FR2) și 10% (scenariul FR3), în funcție de scenariul de infrastructură considerat.

Valorile necesarului de resurse umane pe unitatea de masă lemnoasă colectată și transportată la

drumul auto public prezentate în Figura 4.15 sunt comparabile cu cele raportate de Kühmaier

(2011) pentru sisteme de recoltare și colectare a masei lemnoase din Austria Inferioară.

4.5.2 Eficiența economică a sistemelor analizate

Figura 4.16 Costurile colectării și transportului masei lemnoase până la drumul public,

pentru fiecare scenariu de infrastructură și sistem de colectare analizat

După cum se poate observa din Figura 4.16, toate sistemele de colectare-transport analizate în

cadrul scenariului ZERO de infrastructură presupun costuri mai mari decât sistemele analizate în

cadrul scenariilor de infrastructură care propun drumuri forestiere noi, doar Sistemul ZERO-S

având costuri similare cu cele ale sistemelor care iau în considerare drumuri forestiere noi.

Sistemele care iau în calcul utilizarea elicopterului K-Max pentru colectarea cantității de masă

lemnoasă considerate inaccesibile (scenariul ZERO) presupun costuri totale de colectare-

transport mult mai mari comparativ cu celelalte sisteme de colectare-transport, cu 32% până la

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

ZE

RO

-S1

ZE

RO

-S2

ZE

RO

-S3

ZE

RO

-S4

ZE

RO

-S5

ZE

RO

-S6

FR

1-S

7

FR

1-S

8

FR

1-S

9

FR

1-S

10

FR

2-S

7

FR

2-S

8

FR

2-S

9

FR

2-S

10

FR

3-S

7

FR

3-S

8

FR

3-S

9

FR

3-S

10

€/m

3

Autotren forestier

Inaccesibil pentru

exploatareElicopter K-Max

Funicular Gantner USW

60DFunicular Synkrofalke

Forwarder Gremo 950 R

Tractor TAF 657

Tractor U651


101

113% mai mari decât în cazul scenariului ZERO, și cu 63% până la 124% mai mari decât în

cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi.

Figura 4.17 Costurile colectării și transportului masei lemnoase până la drumul public,

incluzând și costurile totale ale drumurilor forestiere pentru fiecare scenariu de

infrastructură și sistem de colectare analizat

Totuși, din Figura 4.17 reiese că, luând în considerare și costurile totale ale drumurilor forestiere

(costuri de construcție și de mentenanță – a se vedea paragraful 3.2.6) pe lângă costurile de

colectare-transport, această situație se schimbă semnificativ. Astfel, sistemele de colectare-

transport ZERO-S1, ZERO-S3, respectiv ZERO-S6 devin mai competetitive din punct de vedere

economic decât sistemele de colectare-transport definite pentru scenariile de infrastructură care

presupun drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și FR3). În același timp se observă că sistemele de

colectare-transport care iau în considerare utilizarea elicopterului pentru colectarea masei

lemnoase din zonele considerate inaccesibile (i.e. ZERO-S2, ZERO-S4, ZERO-S5) sunt cu 7-11%

mai mici decât cele ale sistemelor de colectare-transport care iau în considerare drumuri

forestiere noi. Acest lucru, deși poate părea paradoxal, este explicabil prin faptul că, în primul

rând, costurile totale ale drumurilor forestiere din cadrul scenariului ZERO de infrastructură nu

iau în considerare costurile de construcție ale drumurilor respective, având în vedere că acestea

și-au depășit ciclul de viață de 30 de ani. În al doilea rând, trebuie menționat că sistemele de

colectare-transport ZERO-S2, ZERO-S4, respectiv ZERO-S5 pornesc de la ipoteza folosirii

elicopterului doar pentru colectarea unei cantități de aproximativ 11% din volumul posibilității

anuale care este considerată inaccesibilă. Astfel, în ceea ce privește aspectele economice ale

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

ZE

RO

-S1

ZE

RO

-S2

ZE

RO

-S3

ZE

RO

-S4

ZE

RO

-S5

ZE

RO

-S6

FR

1-S

7

FR

1-S

8

FR

1-S

9

FR

1-S

10

FR

2-S

7

FR

2-S

8

FR

2-S

9

FR

2-S

10

FR

3-S

7

FR

3-S

8

FR

3-S

9

FR

3-S

10

€/m

3

Drumuri Forestiere

Autotren forestier

Inaccesibil pentru

exploatare

Elicopter K-Max

Funicular Gantner USW

60D

Funicular Synkrofalke

Forwarder Gremo 950 R

Tractor TAF 657

Tractor U651


102

drumurilor forestiere nou propuse pentru zona studiată (scenariile FR1, FR2 și FR3), din analiza

comparativă a costurilor de colectare-transport pe de o parte (Figura 4.16), cu cea a costurilor de

colectare-transport care includ și costurile totale ale drumurilor forestiere (Figura 4.17) putem

trage concluzia că, deși drumurile forestiere propuse conduc la o reducere considerabilă a

costurilor colectării masei lemnoase, efortul investițional necesar pentru construirea acestor

drumuri este semnificativ, având o pondere de peste 50% din costul total al unui metru cub de

masă lemnoasă colectată și transportată până la drumul auto public (i.e. drumul DJ 103A - ieșirea

din sistem). Din acest motiv, se recomandă luarea unor măsuri suplimentare pentru stimularea

investițiilor în drumuri forestiere noi, cum ar fi: folosirea fondurilor structurale pentru dezvoltare

rurală sau dezvoltare regională sau actualizarea posibilității decenale în funcție de creșterea

decenală efectivă și de fluxul decenal de masă lemnoasă efectiv recoltată.

4.5.3 Bilanțul ecologic al sistemelor analizate

Mai jos este prezentat exemplul pentru scenariul ZERO - Sistemul ZERO-S3:

|

|

|

|

|

|

|

|

⇒ |

|

||

Vectorul B al bilanțului ecologic al sistemului ZERO-S3 poate fi interpretat astfel: pentru fiecare

metru cub de masă lemnoasă colectat și transportat la drumul auto public este necesar un consum

total de energie de 203,20 MJ, se emit în atmosferă 14,80 kg CO2 și 9,68 kg CO, respectiv se

pierd anual 8,16 m2 de teren productiv datorită drumurilor forestiere și se transportă anual 10,51

m3 de sedimente datorită eroziunii solului prin colectarea lemnului. În mod similar s-au

determinat vectorii bilanțului ecologic pentru toate sistemele de colectare-transport (Anexa 6).

În Figura 4.18 este prezentat consumul energetic pentru procesul de colectare a masei lemnoase

în platformele primare, cu diferite sisteme de colectare (i.e. de la ZERO-S1 până la FR3-S10; a

se vedea paragraful 3.6.1), în funcție de scenariile de infrastructură analizate.


103

Figura 4.18 Energia consumată în procesul de colectare a masei lemnoase, în funcție de

scenariul de infrastructură și de sistemul de colectare analizat

Așadar, dacă se ia în considerare numai energia consumată în procesul de colectare a masei

lemnoase până în platformele primare (Figura 4.18), în cazul scenariului ZERO se poate observa

un consum energetic cu 40% până la 60% mai mic pentru sistemele de colectare convenționale

(ex. sistemele de colectare bazate pe tractor, forwarder sau funicular: ZERO-S1, ZERO-S3,

ZERO-S6), decât sistemele care consideră utilizarea elicopterului (i.e. ZERO-S2, ZERO-S4,

ZERO-S5). De asemenea, se poate observa o reducere a consumului energetic la colectarea masei

lemnoase și în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și FR3),

comparativ cu situația actuală a infrastructurii (scenariul ZERO), notându-se îmbunătățirea

eficienței energetice la colectarea masei lemnoase cu valori cuprinse între 4% și 49%, în funcție

de sistemul de colectare analizat și scenariul de infrastructură propus.

Tot din Figura 4.18 se poate observă cum, în cazul condițiilor actuale de infrastructură (scenariul

ZERO), sistemele de colectare-transport ZERO-S6 (i.e. forwarder și funicular pentru distanțe

lungi) și ZERO-S1 (i.e. tractor U651, TAF 657 și zone imposibil de exploatat) au un consum

energetic cu aproximativ 20-22% mai intens decât sistemul ZERO-S3 (i.e. TAF 657 și funicular

pentru distanțe lungi). În același timp se poate observa că, în cazul scenariilor de infrastructură

care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2 și FR3), consumul energetic al sistemelor de

colectare-transport bazate pe utilizarea combinată a utilajelor tractor U651 și tractor articulat

forestier TAF 657 (i.e. sistemele S7 și S8) este mai mare decât în cazul sistemelor care se

bazează pe utilizarea combinată a tractoarelor articulate forestiere TAF 657 sau a celor de tip

forwarder împreună cu funicularele pasagere (i.e. sistemele S9 și S10; Figura 4.18), fapt ce

conduce la concluzia că sistemele de colectare care consideră utilizarea tractorului U651 și a

tractorului TAF 657 sunt cele mai ineficiente din punct de vedere energetic.

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

140.00

ZE

RO

-S1

ZE

RO

-S2

ZE

RO

-S3

ZE

RO

-S4

ZE

RO

-S5

ZE

RO

-S6

FR

1-S

7

FR

1-S

8

FR

1-S

9

FR

1-S

10

FR

2-S

7

FR

2-S

8

FR

2-S

9

FR

2-S

10

FR

3-S

7

FR

3-S

8

FR

3-S

9

FR

3-S

10

MJ

/m3

Energia consumata la

colectarea lemnului


104

Figura 4.19 Energia totală necesară pentru colectarea și transportul unui metru cub de

masă lemnoasă până la drumul auto public, în funcție de scenariul de infrastructură și

sistemul de colectare considerate

Totuși, dacă în analiza consumului energetic se are în vedere și energia încastrată în drumurile

forestiere, respectiv energia consumată pentru transportul masei lemnoase până la drumul auto

public, atunci situația consumului de energie în zona studiată se prezintă astfel (Figura 4.19):

o consumul energetic este mai mare în cazul sistemelor de colectare aferente scenariilor

care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2, FR3), decât în cazul sistemelor

convenționale de colectare a masei lemnoase (ZERO-S1, ZERO-S3, ZERO-S6) utilizate

în condițiile actuale de infrastructură forestieră, cu valori cuprinse între 15% și 18%;

o consumul energetic este sensibil mai mic în cazul sistemelor de colectare aferente

scenariilor de infrastructură care propun drumuri forestiere noi (FR1, FR2, FR3), decât

în cazul sistemelor care consideră utilizarea elicopterului (ZERO-S2, ZERO-S4, ZERO-

S5), cu valori cuprinse între -4% și -1%;

o între 58% și 79% din consumul energetic total în cazul scenariului ZERO se datorează

transportului masei lemnoase și energiei încastrate în drumuri forestiere, în timp ce

această pondere crește până la valori cuprinse între 83% și 88% în cazul scenariilor

care propun drumuri forestiere noi, confirmând astfel că o mare parte din amprenta de

mediu a producției masei lemnoase se datorează dezvoltării infrastructurii forestiere și

transportului (Karjalainen și Asikainen, 1996; Heinimann, 2012).

Se constată așadar că, pentru ipoteze similare de lucru (i.e. desimea rețelei de drumuri,

caracteristici constructive și condițiile topografice), energia încastrată în drumurile forestiere

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

ZE

RO

-S1

ZE

RO

-S2

ZE

RO

-S3

ZE

RO

-S4

ZE

RO

-S5

ZE

RO

-S6

FR

1-S

7

FR

1-S

8

FR

1-S

9

FR

1-S

10

FR

2-S

7

FR

2-S

8

FR

2-S

9

FR

2-S

10

FR

3-S

7

FR

3-S

8

FR

3-S

9

FR

3-S

10

MJ/m

3

Energia încastrată în

drumuri forestiere


transportul lemnului


colectarea lemnului


105

raportată la unitatea de masă lemnoasă exploatată în cazul scenariilor FR1, FR2 și FR3 (i.e. 77-

81 MJ/m3) este de două până la patru ori mai mare decât cea raportată de Heinimann (2012).

Acest fapt se datorează în mare parte posibilității anuale considerate în analize (i.e. 4,8 m3/an/ha

în studiul de față; 10 m3/an/ha - Heinimann (2012)) și întârește constatările autorului menționat,

potrivit căruia, neglijarea infrastructurii forestiere în analiza eficienței energetice a colectării

masei lemnoase poate să conducă la supraestimări considerabile ale performanțelor de mediu ale

sistemelor analizate, în special în cazul pădurilor cu productivitate redusă.

Figura 4.20 Emisiile de CO2 și CO pentru colectarea-transportul unui metru cub de masă

lemnoasă până la drumul auto public, în funcție de sistemul analizat

Figura 4.20 arată că nivelul cel mai ridicat de emisii se înregistrează în cazul sistemelor care

necesită utilizarea elicopterului (i.e. ZERO-S2, ZERO-S4, ZERO-S5), iar nivelul cel mai scăzut

de emisii este raportat în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi și iau în calcul

utilizarea combinată a tractorului de tip forwarder sau a tractorului TAF657 cu funicularul

pasager (i.e. FR1-S9, FR1-S10, FR2-S9, FR2-S10, FR3-S9, FR3-S10). Totuși, nivelul emisiilor

nu variază semnificativ între scenariul ZERO și scenariile care propun drumuri forestiere noi,

ceea ce ne conduce la concluzia că nivelul mai ridicat al emisiilor din colectarea masei lemnoase

în condițiile actuale de infrastructură se compensează cu nivelul emisiilor din transportul masei

lemnoase până la drumul auto public, în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi.

Se poate remarca faptul că valorile emisiilor de CO2 raportate în acest studiu sunt comparabile cu

cele menționate în anumite studii din literatură, în timp ce diferă în comparație cu altele. De

exemplu, valori comparabile ale emisiilor de CO2 au fost raportate de Berg și Karaleinen (2003)

pentru condiții de lucru din Finlanda (i.e. 8,5-10,4 kg CO2/m3 pentru transportul masei lemnoase

și de 2,4-3,2 kg CO2/m3

pentru apropiatul masei lemnoase cu tractorul de tip forwarder),

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

ZE

RO

-S1

ZE

RO

-S2

ZE

RO

-S3

ZE

RO

-S4

ZE

RO

-S5

ZE

RO

-S6

FR

1-S

7

FR

1-S

8

FR

1-S

9

FR

1-S

10

FR

2-S

7

FR

2-S

8

FR

2-S

9

FR

2-S

10

FR

3-S

7

FR

3-S

8

FR

3-S

9

FR

3-S

10

kg/m

3

Emisii CO2

Emisii CO


106

respectiv de Johnson et al. (2006) pentru activități forestiere în Statele Unite ale Americii (i.e.

12,5-16,5 kg CO2/m3 pentru transportul masei lemnoase; 3,7-4,6 kg CO2/m

3 pentru apropiatul

masei lemnoase cu tractorul articulat forestier; 4,7-7,5 kg CO2/m3

pentru apropiatul masei

lemnoase cu funicularul). Spre deosebire, Markewitz (2006) a raportat valori ale emisiilor de

CO2 mult mai mici (i.e. 1,3-2,9 kg CO2/m3 în cazul utilizării funicularului; 1,5-2,2 kg CO2/m

3 în

cazul tractorului de tip forwarder și 1,3-1,9 kg CO2/m3

în cazul tractorului articulat forestier).

Karjalainen și Asikainen (1996) au menționat valori ale emisiilor de CO2 de 1,4-1,9 kg CO2/m3

în cazul tractorului de tip forwarder și de 3,1-4,7 kg CO2/m3 pentru apropiatul masei lemnoase cu

tractorul universal, în timp ce Heinimann (2012) prezenta valori desprinse din diferite studii de

specialitate cuprinse între 2,4-17,9 kg CO2/m3 pentru recoltarea mecanizată cu utilaj de tip

harvester și colectarea masei lemnoase cu tractoare de tip forwarder.

4.6 Concluzii

În acest capitol au fost prezentate rezultatele cercetărilor și s-a arătat, printre altele, că:

modelarea și automatizarea în GIS oferă beneficii semnificative pentru evaluarea

cantitativă și calitativă a infrastructurii forestiere;

dintre modelele spațiale elaborate în GIS, metodele rețelelor de puncte G10, G50 și

G100, metoda zonelor tampon și metoda raster au fost recomandate pentru determinarea

cu precizie a distanței medii de colectare, a factorilor de corecție ai apropiatului (ks) și ai

rețelei (kn) și a coeficientului de deschidere a pădurilor (kt);

modelul participativ de implicare a părților interesate relevante în procesul decizional a

arătat importanța preferințelor grupurilor de interese privind criteriile și subcriteriile de

evaluare în determiniarea scorului total al utilității variantelor de drumuri forestiere;

sistemul de suport decizional bazat pe modelări în GIS și pe teoria MAUT s-a dovedit a fi

un instrument util pentru evaluarea variantelor de drumuri forestiere, putându-se efectua

inclusiv analize de senzitivitate privind importanța preferințelor părților interesate în

scorul final al alternativelor;

s-a demonstrat utilitatea conceptului de evaluare a ciclului de viață (LCA) în analiza

comparativă a scenariilor de drumuri forestiere în strânsă legătură cu sistemele de

colectare a masei lemnoase, LCA dovedindu-se astfel a fi utilă în elaborarea studiilor de

amplasament sau a studiilor de fezabilitate ale drumurilor forestiere.


107

Capitolul 5. CONCLUZII FINALE ȘI

CONTRIBUȚII ORIGINALE

5.1 Concluzii finale

5.1.1 Modelarea și automatizarea proceselor

Modelarea și automatizarea proceselor de lucru prin intermediul aplicației Model Builder™ din

pachetul software ESRI®

ArcGIS Desktop 10 oferă avantaje semnificative din punctul de vedere

al resurselor umane și de timp necesare pentru evaluarea cantitativă și calitativă a infrastructurii

forestiere. Acest lucru se datorează posibilității efectuării unui număr mare de calcule și analize

spațiale într-un timp relativ scurt, dar și flexibilității în utilizarea modelelor create. Astfel,

modelarea și automatizarea proceselor conduce la eficientizarea procesului de luare a deciziilor.

5.1.2 Modele spațiale de analiză și calcul

Distanța medie de colectare este un indicator relativ des folosit în modelele de productivitate ale

diferitelor utilaje de colectare a masei lemnoase, așa cum s-a arătat în numeroase studii

(Ghaffariyan et al., 2007a, 2007b, 2008, 2009, 2010a; Najafi et al, 2008; Pierzchala, 2011),

motiv pentru care determinarea acesteia cu acuratețe prezintă interes atât pentru literatura de

specialitate, cât și pentru practică. În lucrarea de față s-au prezentat metode eficiente pentru

calcularea cu precizie ridicată a celei mai scurte distanțe medii de colectare (SDs) și a distanței

efective medii de colectare (SDe). Astfel, modelele spațiale elaborate în acest studiu și-au

demonstrat utilitatea pentru practică.

De asemenea s-a exemplificat și modul efectiv prin care factorul de corecție a apropiatului (ks),

respectiv cel de corecție a rețelei (kn) pot fi determinați cu precizie și eficiență ridicate, folosind

analizele spațiale și automatizarea proceselor în GIS. Comparând rezultatele obținute cu cele din

literatura de specialitate s-a dovedit fiabilitatea metodei raster și a metodei rețelelor sistematice

de puncte în calcularea distanței medii de colectare. Metoda raster a fost recomandată pentru

calculul cu precizie statisitică ridicată a SDe, în timp ce metoda rețelelor de puncte G100 și

metoda zonelor tampon au fost recomandate pentru calculul precis al SDs în suprafețe de pădure

de până la 1000 ha, în timp ce metodele G500 și G1000 sunt recomandate pentru suprafețe mult

mai mari. S-au demonstrat astfel că, atât metoda zonelor tampon, cât și metoda rețelelor de

puncte pot fi folosite la determinarea cu precizie ridicată a SDs, constatare asemănătoare cu

rezultatele empirice ale lui Janowski (2001) și într-o oarecare contradicție cu afirmațiile lui


108

Hentschel (1999) care sugera că metoda zonelor tampon ar fi mai adecvată față de metoda

rețelelor de puncte. S-a arătat că metoda rețelelor de puncte ar necesita mai putin timp de calcul

in ESRI® ArcGIS Desktop 10 pentru determinarea SDs decât metoda zonelor tampon și că

determinarea factorilor de corecție ks și kn se poate face intr-un mod mai eficient, astfel rezolvând

problemele de timp și de precizie semnalate de Amzică (1967; 1971).

5.1.3 Importanța procesului participativ de luare a deciziilor în evaluarea

drumurilor forestiere

Exemplul de implicare a părților interesate relevante în procesul de luare a deciziilor privind

ingineria drumurilor forestiere prezentat în acest studiu s-a dovedit a fi util pentru practică,

deoarece a arătat importamța preferințelor grupurilor de interese privind criteriile și subcriteriile

de evaluare în determiniarea scorului total al utilității variantelor de drumuri forestiere.

Prioritizarea preferințelor pentru criteriile și subcriteriile de evaluare reprezintă o parte

importantă a MAUT și, prin urmare, rezultatele acestui subcapitol pot fi utile factorilor de

decizie care doresc să aplice MAUT în rezolvarea unor probleme decizionale din administrarea

pădurilor. Kangas et al. (2008) au subliniat în acest sens că metodele de estimare directe ale

ponderii criteriilor și subcriteriilor bazate pe chestionarea factorilor de decizie cu privire la

importanța criteriilor și subcriteriilor de evaluare sunt mult mai utile pentru sprijinirea luării

deciziilor. Astfel, Kühmaier și Stampfer (2010), Kühmaier (2011) sau Enache et al. (2013b) au

arătat cum preferințele ponderate totale ale părților interesate pot fi utilizate în mod eficient în

procesul de evaluare a variantelor de drumuri forestiere sau a tehnologiilor de exploatare-

colectare a masei lemnoase bazate pe analize multicriteriale în GIS. Scopul utilizării acestei

abordări pentru elaborarea studiilor de amplasament ale drumurilor forestiere este de a ajunge la

o înțelegere comună a factorilor decizionali privind soluția care urmează să fie implementată,

utilizând într-un mod eficient resursele umane, financiare și de timp.

5.1.4 Utilizarea sistemului de suport decizional în evaluarea variantelor de

drumuri forestiere

Scopul acestui studiu a fost dezvoltarea unui sistem de suport decizional (DSS) bazat pe analize

multicriteriale în GIS pentru evaluarea variantelor de drumuri forestiere. Modelul conceptual al

acestui DSS arată un flux clar al proceselor și modul efectiv în care pot fi evaluate variantele de

drumuri forestiere. Modelul a fost testat și validat într-o suprafață de pădure de aproximativ 903

ha din Masivul Ciucaș, evidențiindu-se importanța evaluării preliminare a traseelor de drumuri

forestiere înainte de proiectarea tehnică acestora. În acest sens, teoria MAUT s-a dovedit a fi


109

utilă pentru evaluarea alternativelor de drumuri forestiere, deoarece, printre altele, a permis

efectuarea analizelor de senzitivitate privind importanța preferințelor părților interesate în scorul

final al alternativelor. În comparație cu procesul analitic de ierarhizare (AHP) utilizat de Coulter

(2004), care este un instrument mai complex și care necesită expertize pe baza comparațiilor pe

perechi de criterii sau subcriterii, teoria MAUT a fost preferată în acest studiu pentru simplitate

în utilizare și pentru caracterul practic dovedit în studii similare din sectorul forestier (Lexer et

al, 2005; Kangas et al, 2008). În plus, acest studiu a continuat și a extins activitatea întreprinsă de

Zarojanu (2006; 2007), abordând în mod cuprinzător și consecvent aspectele economice,

ecologice și sociale în selectarea celei mai potrivite variante de drum forestier, așa cum se

recomanda în literatura de specialitate (Dürrstein, 1998; Heinimann, 1998). Astfel, acest model

și-a dovedit utilitatea în sprijinirea procesului decizional privind ingineria drumurilor forestiere

și poate fi folosit și în alte regiuni cu condiții similare ale reliefului, topografiei, tipurilor de

pădure și a condițiilor social-culturale. În vederea obținerii unor rezultate cât mai precise, se

recomandă folosirea unor seturi de date geospațiale de înaltă rezoluție și elaborarea unor modele

locale de productivitate pentru tehnologiile noi de exploatare utilizate în România.

5.1.5 Importanța conceptului de bilanț ecologic în amplasarea drumurilor

forestiere, ca instrument de suport decizional

În exemplele prezentate în acest studiu privind modul în care conceptul de bilanț ecologic (LCA)

poate fi utilizat în analiza comparativă a scenariilor de drumuri forestiere și a sistemelor de

colectare-transport a masei lemnoase, s-au evidențiat performanțele de natură economică,

ecologică și socială pe unitatea de masă lemnoasă colectată și transportată la drumul auto public

pentru fiecare scenariu de infrastructură și sisteme de colectare-transport analizat. Astfel, s-a

arătat că necesarul de resurse umane pentru colectarea-transportul unui metru cub de masă

lemnoasă este mai mare în condițiile actuale de infrastructură, comparativ cu scenariile care

propun drumuri forestiere noi, în timp ce sistemele de colectare bazate pe utilizarea combinată a

tractorului U651 și a tractorului TAF 657 sunt mai ineficiente din punct de vedere energetic și al

consumului de resurse umane indiferent de scenariul de infrastructură considerat, în comparație

cu sistemele de colectare care propun utilizarea combinată a tractorului TAF 657 sau a celui de

tip forwarder cu funicularul pasager. De asemenea, s-a constatat că sistemele bazate pe utilaje

convenționale de colectare a masei lemnoase (i.e. tractor, forwarder, funicular) presupun un

consum energetic cu 40% până la 60% mai redus decât cele bazate pe utilizarea elicopterului. În

plus, s-a constatat o diminuare a consumului energetic din colectarea masei lemnoase în cazul

scenariilor care propun drumuri forestiere noi, comparativ cu situația actuală a infrastructurii.


110

Totuși, atunci când s-a luat în considerare consumul energetic cumulat al colectării-transportului

masei lemnoase împreună cu energia încastrată în drumurile forestiere, consumul energetic total

raportat a fost mai mare în cazul scenariilor care propun drumuri forestiere noi decât în cazul

condițiilor actuale de infrastructură. Nu în ultimul rând, s-a constatat că cel mai ridicat nivel al

emisiilor de CO2 și de CO a fost raportat în cazul sistemelor de colectare care propun utilizarea

elicopterului, la polul opus fiind raportate sistemele bazate pe utilizarea combinată a tractorului

TAF 657 sau a celui de tip forwarder cu funicularul pasager în condiții de infrastructură

îmbunătățită. Aceste rezultate pot fi utile în elaborarea studiilor de fezabilitate ale drumurilor

forestiere.

Așadar, în contextul politicilor europene actuale privind eficientizarea consumului de energie și

reducerea emisiilor gazelor cu efect de seră, utilizarea conceptului LCA în ingineria forestieră are

un rol deosebit de important. Astfel, LCA reprezintă un instrument decizional cu potențial ridicat

pentru evaluarea sistemelor din ingineria forestieră, deoarece definirea, structurarea și analizarea

sistemelor se face în baza conceptului de ”cauză-efect” și a teoriei grafurilor orientate prin care

fluxurile de intrare se leagă în mod logic de fluxurile de ieșire, permițând analiza performanței

sistemului respectiv din punct de vedere al productivității, al eficienței economice, energetice,

sociale și de mediu.Totuși, complexitatea problemelor decizionale din sectorul forestier, modul

în care se stabilesc granițele sistemului de analizat și nivelul de detaliere al proceselor din cadrul

acestuia sau modul în care sunt armonizate fluxurile de intrare și de ieșire din sistem, așa cum a

remarcat și Heinimann (2012), fac din LCA un concept greu de aplicat și reprezintă motivul

pentru care LCA nu este încă folosit la scară largă în activitățile din ingineria forestieră.

5.2 Contribuții originale

În cadrul acestei teze de doctorat s-au adus urmatoarele contribuții originale personale pentru

știința și practica dezvoltării rețelelor de drumuri forestiere:

o Elaborarea și testarea unor metode spațiale de determinare a indicilor de structură ai

rețelelor de drumuri forestiere folosind GIS, respectiv validarea metodei raster, a

metodei zonelor tampon și a metodei rețelelor sistematice de puncte pentru

determinarea cu precizie ridicată a distanței medii de colectare a masei lemnoase.

o Elaborarea, testarea și validarea unui sistem de suport decizional pentru evaluarea

variantelor de drumuri forestiere în strânsă legătură cu sitemele de exploatare,

fundamentat pe analize spațiale multicriteriale, modelare și automatizarea proceselor.


111

o Testarea și validarea unui model participativ de implicare a factorilor interesați

relevanți în procesul decizional privind ingineria drumurilor forestiere.

o Testarea și validarea conceptului de eco-bilanț sau de evaluare a ciclului de viață al

variantelor de drumuri forestiere împreună cu diverse sisteme de colectare a masei

lemnoase, ca instrument de suport decizional ce poate fi folosit în ingineria forestieră.

5.3 Recomandări pentru practică

Rezultatele cercetărilor efectuate au condus la următoarele recomandări pentru practică:

o Tratarea integrată a problemei dezvoltării infrastructurii forestiere în strânsă legătură cu

sistemele de exploatare și de colectare a masei lemnoase, din etapa preliminară a

elaborării studiilor de amplasament (studiilor de fezabilitate) ale drumurilor forestiere;

o Folosirea metodei rețelelor sistematice de puncte, a metodei zonelor tampon și a

factorului de corecție a apropiatului (ks) pentru determinarea distanței medii efective de

colectare și a indicelui de accesibilitate al pădurilor la elaborarea studiilor de

fezabilitate ale drumurilor forestiere sau a amenajamentelor silvice;

o Folosirea abordărilor participative pentru implicarea factorilor interesați relevanți în

procesul decizional privind dezvoltarea infrastructurii forestiere încă din etapa de

elaborarea a studiilor de fezabilitate ale drumurilor forestiere;

o Elaborarea unor planuri strategice, tactice și operaționale privind activitățile dîn

ingineria forestieră, complementare amenajamentelor silvice, prin utilizarea sistemelor

de suport decizional bazate pe tehnologii moderne de teledetecție și analize în GIS;

5.4 Diseminarea rezultatelor

Lucrări publicate în reviste ISI:

1. Enache, A., Kuhmaier, M., Stampfer, K., Ciobanu, V.D. (2013): An integrative

decision support tool for assessing forest roads options in a mountainous region in

Romania. Croatian Journal of Forest Engineering 34 (1), 43 – 60.

Lucrări publicate în reviste indexate BDI/B+:

1. Enache, A., Ciobanu, V.D. (2013): Analyzing the potential for improving Romanian

decision making process in forest engineering with focus on road network planning.

In: Proceedings of the Biennial International Symposium Forest and Sustainable

Development, Braşov, 19-20th

October 2012,Transilvania University Press, 213-218.


112

2. Enache, A., Ciobanu, V. D., Pertlik, E. (2012): Approaches regarding environmental

impact assessment of forest roads with a special emphasis on Romanian forestry

sector. Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series II - Forestry. Wood

industry. Agricultural food engineering 5 (54) 1, 63-72.

3. Enache, A., Stampfer, K., Ciobanu, V.D., Branzea, O., Duta, C. (2011): Forest road

network planning with state of the art tools in a private forest district from Lower

Austria. Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II - Forestry. Wood

industry. Agricultural food engineering. 4 (53) 2, 33-40.

Lucrări prezentate la simpozioane și conferinte internaționale:

1. Enache A., Stampfer, K., Visser, R.(2013): Evaluation of the ecological balance of

forest road and harvesting systems scenarios in a Romanian mountain forest area

(Oral presentation). The 46th International Symposium on Forestry Mechanisation

FORMEC 2013 -Techniques for sustainable management, 30th

September – 3rd

October 2013, Stralsund, Germany.

2. Enache A. (2013): Developing a decision support tool for optimizing forest roads

locating in Romanian mountain forests (Oral presentation). International Workshop

“Forest Engineering - Education, Research and Cooperation", 7th

- 9th

April 2013,

Zalesina, Croatia.

3. Enache A., Kühmaier, M. (2013): A GIS based model for calculating the geometric

correction factors used at determination of real mean skidding distance in

mountainous forests (Oral presentation). International Scientific Conference for PhD

Students: Science and Sustainability, 19th

-20th

March 2013, Gyor, Hungary.

4. Enache, A., Pertlik, E., Ciobanu, V.D.(2012): Developing and implementing a

concept for qualitative and quantitative assessment of forest infrastructure using

geographic information systems (Oral presentation). The Nordic Baltic Conference on

Forest Operations – OSCAR 2012, 24th

-26th

October 2012, Riga, Latvia.

5. Enache, A., Ciobanu, V.D. (2012): Analyzing the potential for improving Romanian

decision making process in forest engineering with focus on road network planning

(Oral presentation). Biennial International Symposium Forests and Sustainable

Development, 19th

-20th

October 2012, Brasov, Romania.

6. Crucil, G., Enache, A., Fioretti, V., Pezzin, F., Quiroz, C., Segneghi, F.(2012): Proposal of forest road re-engineering in the area of private and community forests in

Jezersko, Slovenia (Poster). Biennial International Symposium Forests and

Sustainable Development, 19th

-20th

October 2012, Brasov, Romania.


113

7. Enache A., Kühmaier, M., Stampfer, K., Ciobanu, V.D. (2012): A holistic approach

for enhancing primary and secondary forest infrastructure used for the development

of a forest operations plan (Oral presentation). The 45th International Symposium on

Forestry Mechanisation FORMEC 2012 - Forest Engineering: Concern, Knowledge

and Accountability in Today’s Environment, 8th

-12th

October 2012, Dubrovnik,

Croatia.

8. Enache, A., Stampfer, K. (2011): State of the art tools used in forest road network

planning in a private forest district from Lower Austria (Poster). The 44th

International Symposium on Forestry Mechanisation FORMEC 2011 – Pushing the

Boundaries with Research and Innovation in Forest Engineering, 9th

-13th

October

2011, Graz, Austria.

5.5 Direcții viitoare de cercetare

Light Detection and Ranging (LiDAR) este o tehnică activă de teledetecție care produce seturi de

date de înaltă rezoluție (DEM, DTM, DSM sau DCHM) care și-au demonstrat importanța și

utilitatea în administrarea pădurilor (modelări și analize în GIS), mai ales în locurile greu

accesibile din regiunile montane, deoarece pot dezvălui particularități topografice locale foarte

importante: drumuri forestiere, căi de colectare, rețeaua hidrografică, ravene și vaduri torențiale,

culmi, neregularități ale terenului; identificarea arborilor individuali și a zonelor cu consistență

redusă din arborete; estimări ale înălțimilor și ale volumelor arborilor. Astfel de informații oferă

multiple oportunități pentru îmbunătățirea eficienței procesului de planificare a activităților din

sectorul forestier, facilitând compararea a numeroase scenarii de lucru și analiza diferitelor

soluții posibile. Cu toate că literatura de specialitate a demonstrat utilitatea acestei tehnologii în

rezolvarea problemelor decizionale complexe din sectorul forestier, LiDAR nu este încă folosită

pe scară extinsă în România. În acest context, se remarcă necesitatea creșterii vizibilității și a

conștientizării importanței acestei tehnologii în sectorul forestier românesc, prin utilizarea

seturilor de date LiDAR în: elaborarea unor modele locale de productivitate ale sistemelor de

exploatare; elaborarea de modele și hărți de risc privind calamitățile naturale; elaborararea de

SDSS pentru drumuri forestiere.


114

BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ

1. Akay, A.E., Sessions, J. (2005): Applying the Decision Support System Tracer to Forest

Road Design. Western Journal of Applied Forestry 20 (3), 184-191(8).

2. Ananda, J., Herath, G. (2009): A critical review of multi-criteria decision making

methods with special reference to forest management and planning. Ecological

Economics 68, 2535-2548.

3. Amzica, A. (1971): Contributii la studiul desimii optime a retelei de drumuri auto

forestiere din Romania. [Contribution to the study of the optimum forest road network

density in Romania]. PhD Dissertation. Politechnic Institute of Brasov - Faculty of

Forestry, 246 p.

4. Aruga, K. (2005): Tabu search optimization of horizontal and vertical alignments of

forest roads. Journal of Forest Research 10 (4), 275-284.

5. Backmund, F. (1966): Kennzahlen für den Grad der Erschließung von Forstbetrieben

durch autofahr-bare Wege. Forstwissenschaftliches Centralblatt 85 (11-12), 342-354.

6. Bereziuc, R. (1980): Desimea optima a retelei de drumuri forestiere, in corelare cu

scurtarea distantelor de colectare. [The optimum density of forest road network in

correlation with reduction of mean skidding distance]. University of Brasov, 65 p.

7. Bereziuc, R., Alexandru, V., Ciobanu, V., Ignea, Gh. (2008): Elemente pentru

fundamentarea normativului de proiectare a drumurilor forestiere. [Elements for the

substantiation of the normative of forest roads designing]. Transilvania University

Press, Brasov, 393 p.

8. Berg, S., Karjalainen, T. (2003): Comparison of greenhouse gas emissions from forest

operations in Finland and Sweden. Forestry 76 (3), 271-284.

9. Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV)

(2012): Holzmarktbericht 2011, 32 p.

10. Ciobanu, V., Alexandru, V., Borz, S.A., Mihaila, M., Dumitrascu, A.-E. (2011):

Calculus and evaluation methods for forest roads execution impact upon the

environment. International Journal of Energy and Environment 5 (5), 686-693

11. Ciubotaru, A. (2006): Principii, criterii si solutii privind accesibilizarea integral a

fondului forestier in contextual actual al reconstituirii dreptului de proprietate

[Principles, criteria and solutions regarding the integral opening up of the forest fund in

the current reconstitution of forest ownership]. Revista Pădurilor 121 (6), 28-32.

12. Coulter, E.D. (2004): Setting forest road maintenance and upgrade priorities based on

environmental effects and expert judgment. PhD Dissertation, Oregon State University,

Corvallis, 199 p.

13. Diaz-Balteiro, L., Romero, C. (2008): Making forestry decisions with multiple criteria:

A review and an assessment. Forest Ecology and Management 255 (8-9), 3222-3241.

14. Dürrstein, H. (1998): Opening up of a mountainous region - decision making by

integration of the parties concerned applying cost efficiency analysis. In: Proceedings

of the FAO - Seminar on Environmentally Sound Forest Roads and Wood Transport,

Sinaia, 1996.


115

15. Duta, I. (2012): Researches on wood collection in hard-to-reach mountain regions under

specific conditions of Soveja III Production Unit, Vrancea County. PhD Dissertation.

Transilvania University of Brasov, 189 p.

16. Enache, A. (2009): Elaboration of a Forest Road Network in Trauch Forest District,

Wittgenstein Forest Administration, Hohenberg, Austria. Master Thesis. University of

Natural Resources and Life Sciences - BOKU, Vienna, 67 p.

17. Enache, A., Stampfer, K., Ciobanu, V., Branzea, O., Duta, C. (2011): Forest road

network planning with state of the art tools in a private forest district from Lower

Austria, Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series II - Forestry. Wood

industry. Agricultural food engineering 4 (53) 2, 33-40

18. Enache, A., Ciobanu, V., Pertlik, E. (2012): Approaches regarding environmental

impact assessment of forest roads with a special emphasis on Romanian forestry sector.

Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series II - Forestry. Wood industry.

Agricultural food engineering 5 (54) 1, 63-72

19. Enache, A., Ciobanu, V. (2013): Analysing the potential for improving Romanian

decision making process in forest engineering with focus on road network planning. In:

Proceedings of the Biennial International Symposium “Forest and Sustainable

Development 2012”. Transilvania University of Brasov, 213-218.

20. Enache, A., Kühmaier, M., Stampfer, K., Ciobanu, V.D. (2013): An integrative

decision support tool for assessing forest roads options in a mountainous region in

Romania. Croatian Journal of Forest Engineering 34 (1), 43-60

21. European Commission (2013): Communication from the Commission to the European

Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the

Committee of the Regions: A new EU Forest Strategy: for forests and the forest-based

sector – COM (2013) 659 final {SWD(2013) 342 final} {SWD(2013) 343 final}.

22. European Union (2008): Communication from the Commission to the Council and the

European Parliament on innovative and sustainable forest-based industries in the EU –

A contribution to the EU’s Growth and Jobs Strategy – COM (2008) 113 final

{SEC(2008) 262}, Commission of the European Communities.

23. European Union (2010): Green Paper on Forest Protection and Information in the EU:

Preparing forests for climate change – COM(2010)66 final {SEC(2010)163 final},

European Commission.

24. FAO (1974a): Logging and log transport in man-made forests in developing countries.

FAO, Report No. FOR-SWE/TF-116, Rome.

25. Forest Design (2007): Amenajamentul pădurii de folosință forestieră proprietate publică

a comunei Târlungeni – UB II Valea Zizinului, Ocolul Silvic Ciucas R.A. [The forest

management plan of the public forests of the community of Tarlungeni – UB II

Zizinului Valley, Ciucas Forest District R.A.], 515 p.

26. Germain, R.H., Floyd, D.W., Stehman, S.V. (2001): Public perceptions of the USDA

Forest Service public participation process. Forest Policy and Economics 3 (3–4), 113-

124

27. Ghaffariyan, M.R., Stampfer, K., Sessions, J. (2007a): Forwarding productivity in

Southern Austria. Croatian Journal of Forest Engineering 28 (2), 169-175

28. Ghaffariyan, M.R., Stampfer, K., Sessions, J. (2010a): Optimal road spacing of cable

yarding using a tower yarder in Southern Austria. European Journal of Forest Research

129 (3), 409-416


116

29. Gumus, S., Acar, H. H., Toksoy, D. (2008): Functional forest road network planning by

consideration of environmental impact assessment for wood harvesting. Environmental

Monitoring and Assessment 142 (1-3), 109-116.

30. Heinimann, H.R. (2012): Life cycle assessment (LCA) in forestry – state and

perspectives. Croatian Journal of Forest Engineering 33 (2), 357-372.

31. Holzleitner, F., Kanzian, C., Stampfer, K. (2011b): Analysing time and fuel

consumption in road transport of round wood with an on-board fleet manager. European

Journal of Forest Research 130 (2), 293-301.

32. Johnson, L.R., Lippke, B., Marshall, J.D., Comnick, J. (2006): Life-cycle impacts of

forest resource activities in the Pacific Northwest and Southeast United States. Wood

and Fibre Sciences 37 (Corrim Special Issue), 30-46.

33. Kangas, A., Kangas, J., Kurttila, M. (2008): Decision support for forest management.

Springer Science+Business Media B.V., 223 p.

34. Karjalainen, T., Asikeinen, A. (1996): Grenhouse gas emissions from the use of primary

energy in forest operations and long distance transportation of timber in Finland.

Forestry 69 (3), 215-228.

35. Kilpeläinen, A., Alam, A., Strandman, H., Kellomäki, S. (2011): Life cycle assessment

tool for estimating net CO2 exchange of forest products. GCB Bioenergy 3, 461-471

36. Kühmaier, M., Stampfer, K. (2010): Development of a multi-attribute spatial decision

support system in selecting timber harvesting systems. Croatian Journal for Forest

Engineering 31 (2), 75-88.

37. Lexer, M.J., Vacik, H., Palmetzhofer, D., Oitzinger, G. (2005): A decision support tool

to improve forestry extensions service for small private forest owners in southern

Austria. Computers and Electronics in Agriculture 49, 81-102.

38. Loeffler, D., Jones, G., Vonessen, N., Healey, S., Chung, W. (2008): Estimating Diesel

Fuel Consumption and Carbon Dioxide Emissions from Forest Road Construction. In:

Forest Inventory and Analysis (FIA) Symposium 2008 – USDA Forest Service, 11 p.

39. Lünzmann, K. (1968): Der Erschließungskoeffizient, eine Kennzahl zur Beurteilung von

Waldwegenetzen und seine Anwendung bei Neuplanungen [The coefficient of opening

up, an indicator for evaluating forest road networks and its application in planning new

roads]. Forstwissenschaftliches Centralblatt 87 (1), 237-248.

40. Mingers, J., Rosenhead, J. (2004): Problem structuring methods in action. European

Journal of Operational Research 152, 530-554.

41. Mohtashami, S., Bergkvist, I., Löfgren, B., Berg, S. (2012): A GIS approach to

analyzing off-road transportation: a case study in Sweden. Croatian Journal of Forest

Engineering 33 (2), 275 -284.

42. Nadeau, S., Beckley, T.M., Huddart Kennedy, E., McFarlane, B.L., Wyatt, S. (2007):

Public Views on Forest Management in New Brunswick: Report from a Provincial

Survey – Information Report M-X-222E, Natural Resources Canada, Canadian Forest

Service – Atlantic Forestry Centre, 77 p.

43. Olteanu, N. (1985): Cercetari privind structura retelei de drumuri forestiere in padurile

din regiunea de deal. Rezumatul tezei de doctorat. [Researches regarding the structure

of forest road network in forests from hilly region]. PhD Dissertation. University of

Brasov, Romania.


117

44. Olteanu, N. (2007): Considerations regarding the technical condition of the forest roads,

In: Proceedings of the Biennial International Symposium “Forest and Sustainable

Development 2006”. Transilvania University of Brasov, 525-530

45. Pentek, T., Picman, D., Potocnik, I., Dvorscak, P., Nevecerel, H. (2005): Analysis of an

existing forest road network. Croatian Journal of Forest Engineering 26 (1), 39 - 50

46. Picman, D., Pentek, T. (1998): The influence of forest roads building and their

maintenance costs on their optimum density in low lying forests of Croatia. In:

Proceedings of the FAO - Seminar on Environmentally Sound Forest Roads and Wood

Transport, Sinaia, 1996.

47. Pierzchala, M. (2011): Development of a productivity model for long distance cable

yarding, Master Thesis, University of Natural Resources and Life Sciences - BOKU,

Vienna, 67 p.

48. Popovici, V., Bereziuc, R., Clinciu, I. (2003): Extinderea retelei de drumuri pentru

accesibilizarea fondului forestier si, in general, a padurii. [Extension of the forest road

network for opening up the forests]. Bucovina Forestiera XI (2), 36-40

49. Rogers, L. (2005): Automating contour-based route projection for preliminary forest

road designs using GIS. Master Thesis. University of Washington, 87 p.

50. Ryan, T., Phillips, H., Ramsey, J., Dempsey, J. (2004): Forest Road Manual. Guidelines

for the design, construction and maintenance of forest roads. COFORD, Dublin, 168 p.

51. Saaty, T. (2008): Decision making with the analytic hierarchy process. International

Journal of Services Sciences 1 (1), 83 - 98

52. Segebaden, Von G. (1964): Studies of cross-country transport distances and road net

extension. Studia Forestalia Suecica 18, 67 p.

53. Sheppard, S.R.J., Meitner, M. (2005): Using multi-criteria analysis and visualization for

sustainable forest management planning with stakeholder groups. Forest Ecology and

Management 207 (1-2), 171-187.

54. Spârchez, Gh., Derczeni, R., Iordache, E., Drosos, V. (2009): The impact of different

carriages on soil and trees during skidding in the Romanian forests. Bulletin of the

Transilvania University of Brasov, Series II - Forestry, Wood industry and Agricultural

food engineering 2 (51), 35-44.

55. Stampfer, K., Gridling, H., Visser, R. (2002): Analyses of parameters affecting

helicopter timber extraction. International Journal of Forest Engineering 13 (2), 61-68.

56. Steinmüller, T., Stampfer, K. (2004): ROADEVAL – Evaluierung der forsttechnischen,

waldbaulichen und sozioökonoischen Effekte forstlicher Erschliessungsmassnahmen

[ROADEVAL – Evaluation of the technical, silvicultural and socio-economic effects of

the forest infrastructure development measures]. Institute of Forest Engineering,

University of Natural Resources and Life Sciences - BOKU, Vienna, 32 p.

57. Stückelberger, J. A. (2007): A weighted-graph optimization approach for automatic

location of forest road networks. PhD Dissertation. Vdf Hochschulverlag AG an der

ETH, Zürich

58. White, A.R., Dietterick, B.C., Mastin, T., Strohman, R. (2010): Forest Roads Mapped

Using LiDAR in Steep Forested Terrain. Remote Sensing 2010 (2), 1120-1141.

59. Widhalm, H., Stampfer, K., Ryan, T., Abrudan, I., Alexandru, V., Bereziuc, R.,

Ciobanu, V., Ignea, Gh., Derczeni, R. (2005): Ghid de bune practici pentru drumuri


118

forestiere. [Best practice guidelines for forest roads in Romania]. World Bank’s Forest

Development Project, ÖBf Consulting and Transilvania University of Brasov, 40 p.

60. Wolfslehner, B., Bruchert, F., Fischbach, J., Rammer, W., Becker, G., Lindner, M.,

Lexer, M.J. (2011): Exploratory multiple-criteria analysis in sustainability impact

assessment of forest-wood chains: the example of a regional case study in Baden-

Wurttemberg. European Journal of Forest Research, doi: 10.1007/s10342-011-0499-z,

online version, 10 p.

61. World Bank (2012): Analiza funcțională a administrației publice centrale din România -

II. Analiza Funcțională a Sectorului Mediu şi Păduri în România – Vol. 1 & 2 - Raport

Final [Functional analysis of the central public administration in Romania – II.

Functional Analysis of the Sector Environment and Forests in Romania – Vol. 1 & 2. –

Final Report SMIS Code: 37608]

62. Zarojanu, D., Duduman, G. (2006): Consideratii privind stabilirea traseelor de drumuri

forestiere [Considerations on the establishment of forest road routes]. Revista Padurilor

121 (6), 46-49

Referințe World Wide Web (Internet):

63. European Commission (2013): Eruope 2020 Targets: climate change and energy.

Available online: <http://ec.europa.eu/europe2020/pdf/themes/13_energy_and_

ghg.pdf>. Accessed on 15.04.2013.

64. ESRI® ArcGIS Resources (2013): ESRI ArcGIS Resource Center – available on line at:

<http://resources.arcgis.com/en/home/>. Accessed on 11.03.2013.

65. FAO (2010): FAO Strategy for forests and forestry: <http://www.fao.org/docrep/012/

al043e/al043e00.pdf>. Accessed on 24.01.2013.

66. Forest Europe (2011): Oslo Ministerial Decision: European Forests 2020:

<http://www.foresteurope.org/docs/ELM/2011/FORESTEUROPE_MinisterialConfere

nce_Oslo2011_EuropeanForests2020.pdf>. Accessed on 08.03.2013.

67. Ministry of Agriculture and Rural Development - MARD (2012): European

Agricultural Fund for Rural Development (2007-2013): <http://www.

madr.ro/pages/page.php?self=03 &sub=0302&tz=030201>. Accessed on 15.09.2012.

68. Ministry of Environment and Forests (2011a). The policy and strategy for the

development of Romanian forestry sector (2001-2010)

<http://www.mmediu.ro/paduri/politici _forestiere.htm>. Accessed 07.12.2011.

69. Ministry of Environment and Forests (2011b): State of Romanian forests (2007-2010).

<http://www.mmediu.ro/paduri/management_forestier.htm>. Accessed 07.12.2011.

70. Ministry of Environment and Forests (2012b): Normative PD-003-11 regarding

designing of forest roads. <http://www.mmediu.ro/beta/wp-content/uploads /2012/08/

2012-08-07_paduri _normativproiectaredrumuriforest.pdf>. Accessed on 15.09.2012.

71. Statistik Austria (2013): <http://www.statistik.at/web_de/statistiken/land_und_

forstwirtschaft/index.html>. Accessed on 11.06.2013.

72. Statistik und Berichte des Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und

Verbraucherschutz (BMELV) (2013): <http://www.bmelv-statistik.de/de/fachstatistiken

/forst-und-holzwirtschaft/>. Accessed on 11.06.2013.

73. United Nations Environment Programme (UNEP), United Nations University and

RMIT University (2012): <http://eia.unu.edu/download.html> - EIA Training

Resources Manual. Accessed on 11.01.2012.

http://www.mmediu.ro/paduri/politici%20_forestiere.htm

http://www.mmediu.ro/paduri/management_forestier.htm

http://eia.unu.edu/download.html


119

Rezumat (Abstract)

Amplasamentul drumurilor forestiere are un rol strategic în gospodărirea durabilă a pădurilor.

Sistemul de suport decizional (DSS) elaborat pe baza analizelor spațiale și a modelărilor în GIS a

fost testat și validat prin evaluarea multicriterială a patru scenarii de drumuri forestiere dintr-o

suprafață de pădure de 903 ha din cadrul Ocolului Silvic Ciucaș R.A. S-a constatat că metodele

rețelelor de puncte, metoda zonelor tampon și metoda raster au precizie ridicată pentru

determinarea distanțelor medii de colectare și a factorilor de corecție. Teoria MAUT și-a dovedit

utilitatea în evaluarea scenariilor de infrastructură, analizele de senzitivitate arătând importanța

ponderilor alocate subcriteriilor de evaluare de către factorii decizionali, în scorul total al

utilității alternativelor. S-a arătat că îmbunătățirea accesibiliății poate conduce la creșteri ale

productivității în colectarea masei lemnoase cu până la 50%-55% și reduceri ale costurilor cu

30% până la 55%. Analiza LCA a relevat un consum energetic total cu 15-18% mai mare în cazul

îmbunătățirii infrastructurii, între 58 % și 79% (scenariul ZERO), respecitv între 83% și 88%

(scenariile FR1, FR2 și FR3) din consumul energetic total datorându-se transportului masei

lemnoase și energiei încastrate în drumurile forestiere. Scenariile care au considerat utilizarea

elicopterului au raportat un consum energetic total cu 1%-4% mai mare și costuri totale cu 7%-

11% mai mici decât cele cu sisteme convenționale de colectare și infrastructură îmbunătățită.

Abstract. The location of forest roads has a strategic role in sustainable forest management. The

DSS developed in this study based on spatial analysis and GIS modeling was tested and

validated by a multicriteria evaluation of four forest road scenarios in a 903 ha forest area in

the Ciucaş Forest District. It was found that the grid point methods, buffer zones method and the

raster method have high accuracy for determining the mean skidding distance and the correction

factors. MAUT theory proved to be useful in assessing the infrastructure scenarios, the

sensitivity analyses showing the importance of the weights assigned to evaluation sub-criteria by

the stakeholders, in the total utility score of the alternatives. It was revealed that improving

acceessibility can lead to increased productivity in timber extraction by 50% -55% and cost

reductions of 30 % to 55%. The LCA analysis revealed 15% to 18 % higher total energy

consumption when improving infrastructure, with 58% to 79% (scenario ZERO ) and 83% to

88% (scenarios FR1, FR2 and FR3) of the total energy consumption being due to timber

transport and embedded energy in the forest roads. The scenarios which considered use of

helicopter reported 1% -4 % higher total energy consumption, but 7% -11% lower total costs

than conventional systems for timber extraction in improved infrastructure conditions.


120

Curriculum Vitae

Date personale:

Titlu academic: Ing. Dipl. MScMF

Nume și prenume: ENACHE Adrian

Cetățenie Română

Data nașterii 04.02.1982

Domiciliu: Str. Brăilei 196B, B3B-63, RO-800407, Galati, Romania

Telefon mobil +40 747 227 022

E-mail [email protected]

Educație și formare profesională:

2010 – 2013 Doctorand – Universitatea Transilvania din Brașov și Universität für

Bodenkultur (BOKU), Viena

2007 - 2009 Master of Science in Mountain Forestry - Universität für Bodenkultur, Viena

2007 Certificat în Project Management – CODECS Open University, Brasov

2000 – 2005 Inginer Diplomat în Silvicultură – Universitatea Transilvania din Brașov

Limbi străine: Engleză (Nivel C2), Spaniolă (Nivel C1), Germană (Nivel B1)

Experiență profesională:

2013 - Cercetător științific – Universität für Bodenkultur, Viena

2009 – 2010 Stagiar – Comisia Europeană – DG Întreprinderi și Industrie, Bruxelles

2009 Stagiar – Stora Enso Wood Supply Finland, Oulu

2007- 2008 Coordonator de proiect – Austroprojekt, România

2005 – 2007 Coordonator de Exploatări și Drumuri Forestiere – Foria-OBf România, Sibiu

Publicații:

A. Lucrări publicate în reviste ISI: 1

B. Lucrări publicate în reviste indexate BDI/B+: 3

C. Lucrări publicate în proceedings-urile conferințelor internaționale: 4

D. Lucrări prezentate la conferințe și simpozioane internaționale: 8


121

Curriculum Vitae

Personal data:

Academic title: Dipl.Eng. MScMF

Name and surname: Adrian ENACHE

Nationality: Romanian

Date of birth: 04.02.1982

Address: Brăilei 196B, B3B-63, RO-800407, Galati, Romania

Mobile phone: +40 747 227 022

E-mail [email protected]

Education:

2010 – 2013 Doctoral studies –Transilvania University of Brașov and University of Natural

Resources and Life Sciences (BOKU) - Vienna

2007 - 2009 Master of Science in Mountain Forestry – BOKU, Vienna

2007 Certificate in Project Management – CODECS Open University, Brasov

2000 – 2005 Diploma Engineer in Forestry –Transilvania University of Brașov

Foreign languages: English (Level C2), Spanish (Level C1), German (Level B1)

Professional experience:

2013 - Research associate – University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna

2009 – 2010 Internship – European Commission – DG Enterprise and Industry, Bruxelles

2009 Internship – Stora Enso Wood Supply Finland, Oulu

2007- 2008 Project Coordinator – Austroprojekt, România

2005 – 2007 Harvesting and Forest Roads Coordinator – Foria-OBf Romania, Sibiu

Publications:

A. Papers published in SCI journals: 1

B. Papers published in indexed BDI/B+ journals: 3

C. Papers published in proceedings of international conferences: 4

D. Papers presented at international conferences and symposia: 8

Universitatea Transilvania din Brașovold.unitbv.ro/Portals/31/Sustineri de...

Documents

Transcript of Universitatea Transilvania din Brașovold.unitbv.ro/Portals/31/Sustineri de...