Цель. В данном исследовании оценивается применение обыкновенного кригинга, геостатистического метода интерполяции, для оценки индекса базальной площади древостоя в порослевых дубовых лесах северного региона Загрос, Иран.

   Процедура и методы. Исследование проводилось в порослевом дубовом лесу в Северном Загросе, Иран, с доминированием Quercus brantii наряду с другими видами дуба (Q. infectoria и Q. libani). Лес занимает площадь около 6103 га, расположен на высоте от 1280 до 2040 м и уклоны варьируются от 0 до 137 %. Для закладки 136 пробных площадей (по 0,1 га каждая) применялась систематически-случайная сетка выборки размером 520 × 520 м. На каждом участке с помощью штангенциркуля измеряли диаметр на высоте груди (DBH) всех деревьев с DBH 5 см и более и рассчитывали прикорневую площадь на гектар для каждого участка на основе собранных данных с целью расчёта базальной площади. Был проведён предварительный анализ данных с целью оценки нормальности данных о базовой площади, выявления отклонений и анализа тенденций, связанных с направлением склона. Вариограммный анализ выполнялся для определения структуры пространственной корреляции. Затем применялся обыкновенный кригинг для прогнозирования базальной площади по всей исследуемой территории, при этом точность прогноза оценивалась посредством перекрёстной проверки с исключением по одному с использованием статистических метрик, включая среднюю абсолютную ошибку (MAE), среднеквадратичную ошибку (RMSE) и их относительные значения.

   Результаты. Лес демонстрировал относительно низкую базальную площадь (14,53 м2/га) несмотря на высокую густоту стволов (350 стволов/га), что указывает на доминирование молодых деревьев и порослевого возобновления. Анализ тенденций данных о базальной площади, связанных с направлением склона, выявил слабые тенденции вдоль осей север-юг и восток-запад, но включение этих тенденций в кригинговую интерполяцию не повысило точность, поэтому они были исключены из карт прогнозирования и оценки ошибок для индекса базальной площади. Вариограммный анализ выявил сильную пространственную зависимость (степень зависимости 99,8 %), что позволяет классифицировать индекс базальной площади как регионализированную переменную и подтверждает использование геостатистических методов для эффективного моделирования и прогнозирования. При этом экспоненциальная модель обеспечивала наилучшее соответствие данным (r2 = 0,676). Диапазон влияния индекса базальной площади составляет 1554 м – максимальное расстояние, на котором сохраняется пространственная зависимость между данными, что делает этот диапазон решающим для определения размеров сети выборки. Валидация обычного кригинга для прогнозирования базальной площади продемонстрировала его высокую эффективность: MAE = 1,25 м2/га, MAEr = 8,61 %, RMSE = 3,26 м2/га и RMSEr = 22,4 %, что позволяет использовать его для создания карт прогнозирования и стандартных ошибок прогнозирования для базальной площади в порослевых дубовых лесах.

   Теоретическая и/или практическая значимость. Полученные результаты демонстрируют, что геостатистические методы, такие как обыкновенный кригинг, обеспечивают точную и экономически эффективную альтернативу традиционным лесным инвентаризациям, тем самым способствуя развитию устойчивых практик лесопользования. Наблюдаемая сильная пространственная зависимость базальной площади подтверждает её пригодность в качестве регионализованной переменной, способствуя разработке оптимизированных стратегий выборочного обследования для будущих лесных оценок. Данный геостатистический подход обладает значительным потенциалом для улучшения оценки лесных ресурсов, определения запасов углерода и планирования природоохранных мероприятий в экологически важных экосистемах, таких как дубовые леса Загроса.