Modelování produktivity stromové biomasy v krajině
Modelling of tree biomass productivity at landscape scale
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/206760Identifikátory
SIS: 244732
Kolekce
- Kvalifikační práce [21665]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Lehejček, Jiří
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Krajina a společnost
Katedra / ústav / klinika
Katedra fyzické geografie a geoekologie
Datum obhajoby
27. 1. 2026
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Čeština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
lesní ekosystémy, nadzemní biomasa, mortalita stromů, růstový trend, statistické modelováníKlíčová slova (anglicky)
forest ecosystems, aboveground biomass, tree mortality, growth trend, statistical modellingTato diplomová práce se zaměřuje na analýzu prostorového rozmístění nadzemní biomasy, mortality a růstového trendu lesních porostů a na testování vlivu stanovištních podmínek a strukturálních charakteristik porostu na tyto tři ukazatele. Výzkum kombinuje terénní inventarizaci, letokruhovou analýzu a statistické modelování. Výsledky ukazují, že biomasa je nejsnáze predikovatelná a silně souvisí s věkem a velikostní strukturou stromů. Mortalita je převážně určována biotickým tlakem a vykazuje jasný prostorový vzorec. Růstový trend je naopak proměnlivý a hůře vysvětlitelný, ovlivněný kombinací topografických a strukturálních faktorů. Studie potvrzuje, že jednoduché modely spolehlivě odhadují biomasu a mortalitu, zatímco predikce růstu vyžaduje detailnější data. Tyto poznatky podporují účinný a udržitelný management lesních porostů.
(EN) This thesis focuses on analyzing the spatial distribution of aboveground biomass, tree mortality, and growth trends in forest stands, and on testing the influence of site conditions and stand structural characteristics on these three variables. The research combines field inventory, tree- ring sampling, and statistical modelling. The results show that biomass is the most predictable variable and is strongly linked to stand age and tree size structure. Mortality is primarily driven by biotic pressure and displays a clear spatial pattern. In contrast, the growth trend is more variable and difficult to explain, being influenced by a combination of topographic and structural factors. The study demonstrates that simple models reliably estimate biomass and mortality, whereas predicting growth requires more detailed environmental data. These findings support effective and sustainable forest management.
