Zmiany powierzchni lasów w Karpatach Polskich na tle innych gór świata Jacek Kozak Zmiany powierzchni lasów w Karpatach Polskich na tle innych gór ówiata WYDAWNICTWO UNIWERSYTETU JAGIELLOŃSKIEGO Publikacja dofinansowana przez Komitet Badań Naukowych (grant: KBN 6 P04 020 19) oraz Instytut Geografii i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu Jagiellońskiego RECENZENT Dr hab. Zbigniew Ustrnul, prof. US REDAKCJA Katarzyna Kolowca-Chmura KOREKTA Agata Czuj SKŁAD 1 ŁAMANIE Hanna Wiechecka © Copyright by Jacek Kozak & Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego Wydanie 1, Kraków 2005 All rights reserved Książka, ani żaden jej fragment, nie może być przedrukowywana bez pisemnej zgody Wydawcy. W sprawie zezwoleń na przedruk należy zwracać się do Wydawnictwa Uniwersytetu Jagiellońskiego ISBN 83-233-2083-7 www.wuj.pl Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego Redakcja: ul. Michałowskiego 9/2, 31-126 Kraków tel. 012-631 -18-80, tel./fax 012-631 -18-83 Dystrybucja: ul. Wrocławska 53, 30-011 Kraków tel. 012-631-01-97, tel./fax 012-631-01-98 tel. kom. 0506-006-674, e-mail: wydaw@if.uj.edu.pl Konto: BPH PBK SA IV/O Kraków, nr 62 1060 0076 0000 3200 0047 8769 Kraj się odmienił. Gdzie przedtem zieleniła się dolina, trawiastymi zboczami wspinając się ku podnóżom gór, teraz czerniał las. Ogromne drzewa, nagie i milczące, splątane gąszczem gałęzi, stały w niezliczonych szeregach i wznosiły sędziwe korony. Ich kręte korzenie kryły się w bujnej trawie. J.R.R. Tolkien, Władca Pierścieni (w przekładzie Marii Skibniewskiej) PODZIĘKOWANIA Książka ta powstała dzięki pomocy i wsparciu wielu osób, z którymi miałem przyjemność współpracować w ostatnich latach w Instytucie Geografii i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu Jagiellońskiego. Największy dług wdzięczności mam wobec prof. dr. hab. Wojciecha Widackiego, który od początku mojej pracy naukowej był dla mnie najwspanialszym przewodnikiem i doradcą. Ukształtował mnie jako badacza, i Jemu zawdzięczam to, iż mogłem podsumować wyniki swoich badań w tej książce. Ponadto szczególne podziękowania składam dr. Mateuszowi Trollowi, który wielokrotnie wspierał mnie wiedzą i doświadczeniem z zakresu GIS i teledetekcji oraz znajomością problematyki karpackiej. Chciałbym podziękować także moim młodszym Koleżankom i Kolegom z Zakładu Systemów Informacji Geograficznej: mgr mgr Katarzynie Ostapowicz, Anecie Szablowskiej-Midor i Bartoszowi Załuskiemu. Recenzentowi książki, prof. dr. hab. Zbigniewowi Ustrnulowi jestem głęboko wdzięczny za bardzo cenne, wnikliwe uwagi i komentarze. Pozwoliły mi one ulepszyć i wzbogacić niniejsze opracowanie, a także szerzej spojrzeć na wiele problemów w nim przedstawionych. Mojej Żonie Małgorzacie oraz Córkom Joannie i Weronice dziękuję za wiele trudnych miesięcy, kiedy to okazywały mi olbrzymią cierpliwość i wyrozumiałość, znosząc wszelkie niedogodności związane z moim ciągłym zaangażowaniem w pracę. Jestem Im wdzięczny za to, że mogłem poświęcić tej książce czas, który nie był wyłącznie moją własnością. SPIS TREŚCI 1. WSTĘP.............................................................. 9 1.1. Zmiany powierzchni lasów - pojęcia, przyczyny................. 9 1.1.1. Model „przej ścia leśnego”.............................. 12 1.2. Zmiany powierzchni lasów w górach............................ 14 1.2.1. Zmiany pionowego rozmieszczenia lasów górskich.......... 15 2. KARPATY POLSKIE JAKO OBSZAR BADAŃ ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW............................................................. 19 2.1. Historia zagospodarowania Karpat Polskich.................... 20 2.2. Zmiany użytkowania ziemi po 1989 roku i ich wpływ na powierzchnię lasów.......................................................... 21 2.3. Związki rozmieszczenia lasów i jego zmian z wysokością bezwzględną..... 24 3. GIS I TELEDETEKCJA W BADANIACH ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW.............................................................. 27 4. CEL PRACY......................................................... 31 5. CHARAKTERYSTYKA MATERIAŁÓW........................................ 35 5.1. Dane o użytkowaniu ziemi..................................... 35 5.1.1. Global Land Cover Characterization Data Base............ 36 5.1.2. CORINE Land Cover....................................... 36 5.1.3. CORINE Major Land Cover Types of Europe................. 37 5.1.4. Zdjęcia satelitarne Landsat............................. 37 5.1.5. Satelitarna mapa użytkowania ziemi i pokrycia terenu Beskidów Zachodnich................................................ 38 5.1.6. Mapa topograficzna w skali 1:100 000 Wojskowego Instytutu Geograficznego............................................ 38 5.1.7. Ortofotomapa województwa małopolskiego.................. 39 5.2. Dane wysokościowe............................................ 39 5.2.1. GTOPO30................................................. 39 5.2.2. Model wysokości Beskidów Zachodnich..................... 40 5.2.3. SRTM.................................................... 40 5.3. Dane statystyczne............................................ 41 5.3.1. Dane o użytkowaniu ziemi i powierzchni lasów w jednostkach podziału administracyjnego Polski........................ 41 8 5.3.2. Wskaźnik rozwoju społecznego krajów świata........... 41 6. METODY PRACY................................................... 43 6.1. Metody badań zmian powierzchni lasów w Karpatach........... 44 6.1.1. Metody badań zmian powierzchni lasów za pomocą map... 45 6.1.2. Metody badań zmian użytkowania ziemi za pomocą zdjęć satelitarnych....................................... 48 6.2. Metody badań porównawczych................................. 56 6.2.1. Obszary testowe...................................... 57 6.2.2. Materiały............................................ 60 6.2.3. Analiza pionowego rozmieszczenia lasów............... 60 6.2.4. Porównania pionowego rozmieszczenia lasów............ 62 6.3. Metody konstrukcji modelu prognozy zmian powierzchni lasów. 63 6.3.1. Obszar, materiały i ich wstępne przetworzenie........ 64 6.3.2. Założenia modelu..................................... 64 6.3.3. Opis procedur........................................ 66 7. WYNIKI PRZETWORZEŃ MAP TEMATYCZNYCH ORAZ DANYCH SATELITARNYCH............................................ 69 7.1. Zmiany powierzchni lasów w Karpatach w okresie 1933-1995 na tle zróżnicowania wysokości bezwzględnej........................ 69 7.2. Zmiany użytkowania ziemi i pokrycia terenu związane z porzucaniem użytków rolnych i wkraczaniem lasu, na tle zróżnicowania wysokości bezwzględnej................................................ 73 7.3. Porównanie pionowego zróżnicowania lesistości Karpat z innymi górami świata............................................... 76 7.4. Prognoza zmian lesistości Karpat Polskich.................. 83 8. OCENA WYNIKÓW W ŚWIETLE WYKORZYSTANYCH DANYCH ORAZ ZASTOSOWANYCH METOD........................................ 87 9. KIERUNEK I TEMPO ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW I ICH PIONOWEGO ROZMIESZCZENIA W KARPATACH POLSKICH -PRZESZŁOŚĆ I PRZYSZŁOŚĆ......................................... 93 9.1. Kierunek i tempo zmian powierzchni lasów................... 93 9.2. Zmiany pionowego rozmieszczenia lasów...................... 96 9.3. Scenariusze zmian powierzchni lasów na podstawie badań porównawczych oraz prognozy zmian lesistości.............................. 99 10. ZMIANY POWIERZCHNI LASÓW W GÓRACH - PRZYCZYNY I OCENA Z PUNKTU WIDZENIA WARTOŚCI KRAJOBRAZOWYCH................................................ 105 11. WNIOSKI...................................................... 113 12. LITERATURA................................................... 117 ZAŁĄCZNIKI....................................................... 131 SUMMARY.......................................................... 133 1. WSTĘP Zmiany powierzchni lasów są jedną z najczęściej badanych i omawianych form współczesnych zmian użytkowania ziemi i pokrycia terenu (land use and land cover change-, Meyer, Turner 1992; 1994), zachodzących pod wpływem działalności człowieka (Ru-del i in. 2000a; Geist, Lambin 2002). Wynika to przede wszystkim z troski opinii publicznej o stan ciągle kurczących się zasobów leśnych Ziemi oraz ze zrozumienia znaczenia lasów dla jej zrównoważonego rozwoju. Zdaniem Williamsa (2003), postępujące z różnym natężeniem od kilku tysięcy lat wylesianie Ziemi to najważniejsza zmiana, jakiej człowiek dokonał i dokonuje w swoim środowisku. Nie powinno więc dziwić, że problem zmian powierzchni lasów znalazł się na pierwszym planie badań zmian globalnych, przede wszystkim ze względu na potencjalne powiązania ze zmianami klimatu Ziemi (Meyer, Turner 1992; Houghton 1994; Ojima i in. 1994; Lambin i in. 2001; 2003). Zmiany powierzchni lasów mają niezwykle istotne znaczenie dla równowagi środowiska przyrodniczego na obszarach górskich, z uwagi na rolę lasów w obiegu wody oraz w ochronie stoków przed erozją. Lasy górskie to równocześnie jedne z najbardziej różnorodnych biocenoz Ziemi (Hamilton i in. 1997; Price, Messerli 2002). Poza funkcjami produkcyjnymi obszary leśne pełnią ważne funkcje w rolnictwie górskim, przede wszystkim na obszarze krajów rozwijających się w regionach międzyzwrotnikowych (Ives, Messerli 1989). W krajach rozwiniętych lasy pełnią ponadto funkcje rekreacyjne. 1.1. Zmiany powierzchni lasów, pojęcia, przyczyny Zarówno pojęcie lasu, jak i zmian powierzchni lasów definiowane są różnie przez specjalistów i organizacje międzynarodowe zajmujące się problematyką użytkowania ziemi i jego zmian (Expert... 2002). W tej pracy kierowano się założeniami przyjętymi w definicji lasu zaproponowanej w najnowszym opublikowanym raporcie FAO (Food and Agriculture Organization) o zasobach leśnych świata (Global... 2001). W myśl tej definicji las to zarówno określone pokrycie terenu (obszar pokryty drzewami o wysokości co najmniej 5 m, o zwarciu koron co najmniej 10% i powierzchni większej niż 0,5 ha), jak i określony sposób użytkowania ziemi. Sposób użytkowania decyduje o tym, że do lasu zalicza się także obszary chwilowo wylesione z przyczyn naturalnych 10 lub antropogenicznych, natomiast nie zalicza się obszarów zadrzewionych o przewadze użytkowania rolniczego (Global... 2001). Podobnie las definiuje ustawodawstwo polskie, jednak jako powierzchnię minimalną przyjęto w tym przypadku 0,1 ha¹. Raport FAO o zasobach leśnych świata określa także różne procesy prowadzące do zmiany stanu i powierzchni lasów. Trzy z nich: deforestacja (deforestation), aforestacja (afforestation), ekspansja lasów (expansion of natural forests), prowadzą do zamiany pokrycia terenu z leśnego na inne lub odwrotnie (land cover conversion-, Lambin i in. 2003), a więc zwiększenia lub zmniejszenia powierzchni leśnej (Global... 2001). Pozostałe procesy wyróżnione przez FAO prowadzą do modyfikacji w obrębie jednej klasy pokrycia terenu - lasów (land cover modification-, Lambin i in. 2003), i nie będą przedmiotem rozważań w niniejszej pracy. Deforestacja według definicji przyjętej w raporcie FAO to zmiana użytkowania leśnego na inne lub długoterminowa redukcja zwarcia koron drzewostanu poniżej 10% (Global... 2001; Matthews, Grainger 2002). Deforestacja może być zarówno wynikiem ingerencji człowieka, jak i oddziaływania czynników naturalnych². Z kolei zwiększenie powierzchni lasów - poprzez zamianę innego użytkowania na leśne lub wzrost zwarcia koron powyżej wartości progowej - następuje wskutek dwóch procesów: ekspansji lasów lub aforestacji. Rozróżnienie terminologiczne wynika ze sposobu, w jakim dokonuje się wzrost powierzchni lasów. Następować ono może wskutek naturalnego wkraczania lasów na obszary niegdyś wylesione lub też na obszary naturalnie bezleśne, na przykład wskutek zmian klimatycznych. Zwiększanie powierzchni lasów może być jednak także efektem planowego wprowadzania lasów przez człowieka na obszar uprzednio wylesiony, i w takim wypadku określane jest mianem aforestacji (Global... 2001). W literaturze polskiej dla określenia zmian powierzchni leśnej używane są, w miejscu terminów „deforestacja” oraz „aforestacja”, terminy „wylesienie” oraz „zalesienie” (Słownik... 1972). Jednak w tym brzmieniu będą one używane w pracy tylko w przypadku, gdy istotny będzie sam efekt procesu zmian powierzchni leśnej. W odniesieniu do procesów zmian powierzchni leśnej używane będą terminy „wylesianie” oraz „zalesianie”. W wypadku terminu „zalesianie” nie zostanie wprowadzone przyjęte przez FAO rozróżnienie między planowym zalesianiem a samorzutnym wkraczaniem lasów (Global... 2001), które to rozróżnienie w przypadku niniejszej pracy ma znaczenie drugorzędne. Kierunki współczesnych zmian powierzchni lasów są niezwykle zróżnicowane przestrzennie. Dane o zmianach powierzchni lasów na świecie świadczą o przewadze wylesiania w krajach rozwijających się, położonych głównie w strefie międzyzwrotni-kowej, oraz o stabilizacji lub powolnym wzroście powierzchni lasów w krajach rozwiniętych (ryc. 1.1). Zróżnicowanie współczesnych zmian powierzchni leśnej wynika ze złożonego splotu czynników społeczno-ekonomicznych oddziałujących na lasy, od skali globalnej po lokalną (Global... 2001; Geist, Lambin 2002). Stanowią one pewien podzbiór czynników określających łączne oddziaływanie człowieka na środowisko przyrodnicze. Wpływ ten często określa się za pomocą formuły pierwszy raz użytej przez P. Ehrlicha: I = PAT, ¹ Ustawa z dnia 28 września 1991 r. o lasach, tekst jednolity Dz.U. z 2005 r. Nr 45, poz. 435 ze zm. ² W przeciwieństwie do definicji deforestacji przyjętej na przykład w protokole z Kioto, w której określa się deforestację jako wynik działania człowieka (Expert... 2002). 11 gdzie wpływ człowieka na środowisko przyrodnicze (/, impact) określony jest przez łączne oddziaływanie ludności (P, population), poziomu konsumpcji (A, affluence) oraz poziomu technologicznego (T, technology) (za: Meyer, Turner 1992; 1994; Sagę 1994). Rycina 1.1. Średnie roczne tempo zmian powierzchni lasów w okresie 1990-2000 w wybranych krajach świata o znacznym udziale powierzchniowym gór i wyżyn. Źródło: Global... 2001 Figure 1.1. Mean annual rate of forest cover changes between 1990 and 2000 in selected countries of the world, with significant proportion of mountains and highlands. Source: Global... 2001 Czynniki P, A, i T tworzą złożony zbiór tak zwanych czynników sprawczych {driving forces, underlying causes') tworzących warunki dla zmian określonego sposobu użytkowania ziemi (Meyer, Turner 1992; Lambin 1994; Meyer, Turner 1994; Ojima i in. 1994; Lambin i in. 2001; Geist, Lambin 2002; Lambin i in. 2003), nie wyczerpują jednak całej ich listy. Do równie ważnych należą czynniki polityczne, instytucjonalne oraz kulturowe (Meyer, Turner 1992; Kummer, Turner 1994; Meyer, Turner 1994), a także przyrodnicze (Geist, Lambin 2002; Lambin i in. 2003). Zmiana pokrycia terenu następuje dopiero po zadziałaniu przyczyn bezpośrednich (proximate causes), które prowadzą do realizacji celów, wynikających z określonego splotu czynników sprawczych (Meyer, Turner 1992; 1994), i obejmują fizyczne oddziaływanie na pokrycie terenu, zgodne z założonym kierunkiem zmian użytkowania ziemi (Lambin i in. 2003). W przypadku wylesiania do przyczyn bezpośrednich zalicza się ekspansję rolnictwa, pozyskiwanie drewna oraz rozwój infrastruktury (Angelsen, Kaimowitz 1999; Global... 2001; Geist, Lambin 2002; Lambin, Geist 2003). W przypadku zalesiania przyczyną bezpośrednią jest porzucanie gruntów rolniczych, prowadzących najczęściej do samorzutnego wkraczania lasów na obszary niegdyś wylesione lub stymulujące planowe wprowadzanie lasów (Mather 1992; Rudel 1998; MacDonald i in. 2000; Piussi 2000). Tak więc powierzchnia lasów i użytkowanie leśne ograniczane są wskutek wprowadzania użytkowania rolniczego, natomiast przyrost powierzchni lasów następuje dzięki ograniczaniu powierzchni użytkowanej rolniczo. Pozwala to traktować te dwie formy użytkowania ziemi w dużej mierze jako komplementarne i zależne od siebie. 12 1.1.1. Model „przejścia leśnego” Spośród czynników sprawczych oddziałujących na zmiany powierzchni lasów najwięcej miejsca poświęcono do tej pory zaludnieniu (Mather i in. 1998; Mather, Needle 1999, 2000; Uusivuori i in. 2002). Zdaniem Bawy i Dayanandana (1997) jest to jeden z najważniejszych czynników wyjaśniających zróżnicowanie współczesnego wylesiania i - w przeciwieństwie do innych czynników sprawczych - stosunkowo łatwo mierzalny i dobrze opisany w skali globalnej (Meyer, Turner 1992). W myśl poglądów neomaltuzjanizmu wzrost zaludnienia prowadzi do zmniejszenia powierzchni leśnej, z uwagi na konieczność powiększenia areału użytków rolnych (Meyer, Turner 1992; Lambin 1994; Mather i in. 1998). W związku z tym szybkie wylesianie powinno być obserwowane przede wszystkim w krajach cechujących się znacznym wzrostem zaludnienia, co w części potwierdzają dane empiryczne (Allen, Bames 1985). Wyludnienie - na przykład związane z klęską żywiołową lub wojnami - prowadzi natomiast po pewnym czasie do zwiększenia się powierzchni lasów. Przykładowo, w Europie wyraźny wzrost lesistości zaznaczył się po wielkiej epidemii dżumy w połowie XIV wieku, w wyniku której liczba ludności kontynentu spadła o 1/3. Powstawały w tym czasie rozległe zalesienia na obszarach wyludnionych (Mather, Needle 1999; Wiliams 2000; 2003). Zastosowanie koncepcji neomaltuzjańskiej do wyjaśnienia współczesnych zmian powierzchni lasów na świecie jest krytykowane przez wielu autorów zajmujących się tą problematyką (Agrawal 1995; Angelsen, Kaimowitz 1999; Lambin i in. 2001), tym bardziej że w niektórych krajach świata, w szczególności o wysokim poziomie rozwoju, wzrost powierzchni lasów nastąpił pomimo równoczesnego zwiększenia się liczby ludności (Mather 1992; Mather, Needle 1999; Rudel i in. 2000b). Wzrost powierzchni lasów po długim okresie, w którym przeważało wylesianie, określono mianem „przejścia leśnego” (forest transition) (Mather 1992; Grainger 1995; Mather, Needle 1998; Rudel 1998; Mather 2001; Perz, Skole 2003). Model „przejścia leśnego” wiąże się z formułowaną w gronie ekonomistów koncepcją charakterystycznej relacji pomiędzy poziomem rozwoju a siłą oddziaływania człowieka na środowisko. Relację tę przedstawia tak zwana krzywa środowiskowa Kuznetsa (Environmental Kuznets Curve, EKC), przybierająca kształt odwróconej litery U. Kształt EKC wynika ze spadku presji wywieranej przez społeczność na środowisko, po osiągnięciu pewnego progowego poziomu rozwoju (Bhattarai, Hammig 2001; Magnani 2001). W przypadku lasów spadek presji na środowisko wyraża się zahamowaniem tempa wylesiania lub też uruchomieniem procesów prowadzących do wzrostu powierzchni lasów (Stern i in. 1996; Erhardt-Martinez i in. 2002). Początkowo koncepcja „przejścia leśnego” była dokumentowana na podstawie analizy zmian powierzchni leśnej w skali krajów, obecnie coraz częściej dokumentuje się ją także na podstawie badań mniejszych obszarów (Lambin i in. 2003). Brak jednolitego wyjaśnienia „przejścia leśnego”. W literaturze zetknąć się można z trzema grupami hipotez tłumaczących to zjawisko. Pierwsza grupa hipotez wyjaśnia je różnego typu zmianami zachodzącymi w trakcie rozwoju społecznego i gospodarczego. Najistotniejsza jest intensyfikacja rolnictwa - wzrost nakładów pracy, kapitału i stały postęp technologiczny, prowadzące do wzrostu efektywności gospodarowania, który umożliwia zaspokojenie rosnących potrzeb żywnościowych społeczeństwa bez ciągłego powiększania areału użytków rolnych (Boserup 1981; Sage 1994; Griibler 1994). W efekcie pomimo wzrostu liczby ludności może nastąpić rezygnacja z rolni 13 czego użytkowania obszarów o niskiej przydatności dla rolnictwa, co pozwala na zahamowanie wylesiania, a następnie na zwiększenie powierzchni leśnej (Grainger 1995; Rudel 1998). Przyczyny innego typu, także wynikające z rozwoju społecznego i gospodarczego, wskazuje Mather (1992) na przykładzie analizy zmian powierzchni lasów w Danii, Francji oraz w Szwajcarii. Jego zdaniem do wzrostu powierzchni leśnej w badanych krajach od XIX wieku doprowadziło łączne oddziaływanie stabilizacji liczby ludności, zmian technologicznych (np. szerokie wykorzystanie paliw kopalnych) oraz zmian społecznych. Także analiza EKC potwierdza generalnie powiązanie różnego typu wskaźników rozwoju z tempem wylesiania, i jego spadek wraz ze wzrostem PKB (Stem i in. 1996), urbanizacji oraz poziomu edukacji (Erhardt-Martinez i in. 2002). Za istotne dla tempa wylesiania uważane są także inne czynniki pozaekonomiczne - polityczny, instytucjonalny i kulturowy rozwój społeczeństw (Mather, Needle 1999) lub na przykład stosunek emocjonalny człowieka do lasów (Williams 2003). Generalnie, większość omawianych prac wskazuje na fakt, iż oddziaływanie na środowisko czynników z grupy A oraz T rośnie liniowo tylko do pewnego poziomu zaawansowania rozwoju, a później w wyniku złożonych uwarunkowań - spada. W przypadku zasobów leśnych prowadzi to do zahamowania ich destrukcji, a następnie do ich powolnego odtworzenia. W drugiej grupie mieszczą się hipotezy tłumaczące „przejście leśne” wystąpieniem kryzysu wynikającego ze spadku lesistości poniżej poziomu krytycznego oraz związanych z tym negatywnych skutków, na przykład zmniejszenia podaży drewna i znacznego wzrostu jego cen, bądź też pojawieniem się ekstremalnych zjawisk przyrodniczych. Sytuacja taka wymusza zwykle interwencję państwa i wdrożenie programu zwiększenia lesistości (Grainger 1995; Rudel 1998). Pierwsze w historii działania tego typu miały miejsce w Japonii w XVIII wieku (Williams 2003). Podobny model „przejścia leśnego” cechował także Wielką Brytanię (Grainger 1995) oraz, w dużej mierze, Szwajcarię (Mather, Fairbaim 2000). Z kolei Mather i in. (1999) na przykładzie Francji ilustrują synergię czynników związanych z rozwojem społecznym i technologicznym oraz reakcji państwa na krytyczny spadek lesistości. Ostatnia grupa hipotez łączy „przejście leśne” z tworzeniem się coraz rozleglej-szych systemów gospodarczych i wzrostem siły powiązań gospodarczych w różnych układach przestrzennych. W ich ramach następuje dopasowywanie się struktury użytkowania ziemi do warunków przyrodniczych, prowadzące nieuchronnie do porzucania obszarów o najmniejszej produktywności (Mather, Needle 1998; Rudel 1998). Na przykład włączenie w światowy system gospodarczy krajów lub regionów o znacznych zasobach ziemi, którą można użytkować rolniczo, prowadzić może do rezygnacji z rolniczego wykorzystania ziemi gdzie indziej (Mather, Needle 1998). W skrajnym wypadku wylesianie w krajach rozwijających się a wzrost powierzchni lasów w krajach rozwiniętych byłyby wynikiem tworzenia się systemu globalnego, w którym kraje dominujące korzystają z zasobów krajów o mniejszym potencjale gospodarczym i politycznym. W tych drugich presja na zasoby, w tym wypadku drewna oraz ziemi, odzwierciedlałaby więc potrzeby zarówno lokalnego, jak i globalnego rynku. W związku z tym zdaniem Mathera (2001) współczesne tendencje globalizacyjne mogą w niektórych regionach przyspieszać, ale w niektórych także opóźniać procesy prowadzące do zahamowania wylesiania i do wzrostu powierzchni leśnej. Jednakże według Erhardt-Martinez i in. (2002) usytuowanie krajów świata w globalnym systemie gospodarczym nie ma związku z cechującym je tempem wylesiania. 14 1.2. Zmiany powierzchni lasów w górach Mimo dużego znaczenia gospodarczego i często intensywnego użytkowania związanego z produkcją rolną (Ives, Messerli 1989; Hamilton i in. 1997), lasy na obszarach górskich mogą być przeciwstawione obszarom użytkowanym rolniczo, przede wszystkim z uwagi na fakt, że kolonizacja rolnicza obszaru górskiego polegała głównie na poszerzaniu obszaru użytkowanego rolniczo kosztem powierzchni leśnej. Poza tym lasy w dużej mierze pełnią w środowisku przyrodniczym gór inne funkcje niż obszary użytkowane rolniczo. Cechują je także najczęściej inne niż użytki rolne stosunki własnościowe, sposób zarządzania oraz regulacje prawne (Hamilton i in. 1997). Zmiany powierzchni leśnej w górach następują pod wpływem podobnych czynników społeczno-ekonomicznych jak zmiany powierzchni lasów na obszarach równinnych, tak więc omówione powyżej przyczyny i koncepcje zmian powierzchni leśnej mają zastosowanie także w odniesieniu do obszarów górskich. Na tych terenach nabierają one jednak dodatkowego znaczenia, z uwagi na specyficzne warunki środowiska przyrodniczego oraz wielowiekową izolację gór. Surowy klimat, krótki okres wegetacyjny, stromość stoków, duża intensywność ruchów masowych w większości wypadków uniemożliwiają lub znacznie utrudniają osiąganie w produkcji rolnej takich wyników jak na obszarach o korzystnych dla rolnictwa warunkach. Z kolei izolacja obszarów górskich, związana z utrudnionym dostępem, przez długi czas warunkowała marginalne znaczenie wymiany dóbr, usług oraz ludzi z otoczeniem, a w związku z tym wymuszała samowystarczalność żywnościową we wczesnych etapach kształtowania środowiska gór przez społeczności lokalne. Pociągało to za sobą wylesianie, powiększanie areału użytkowanego rolniczo w miarę wzrostu liczby ludności i podejmowanie rolniczego użytkowania ziemi nawet w skrajnie niekorzystnych warunkach (Bätzing 1991; Grötzbach 1988; Ives i in. 1997)³. Stąd też zmiany społeczne, ekonomiczne oraz technologiczne, które prowadzą do wzrostu dostępności izolowanych wcześniej obszarów górskich i powiązania ich z regionalnymi lub krajowymi systemami gospodarczymi, skutkują zasadniczymi zmianami rolnictwa górskiego (Allan 1986; Lichtenberger 1988; Penz 1988; Grötzbach, Stadel 1997) i częstym porzucaniem ziemi, a co za tym idzie - wzrostem powierzchni lasów (Piussi 2000). W niektórych wypadkach zjawiska te wzmacniane są przez odpływ ludności z regionów górskich (fot. 1.1) (Miszewska 1978; Dougedroit 1981; Fau-ve-Chamoux 1981; Bätzing i in. 1996; Robiglio 2000; Lehringer i in. 2003). Do pewnego stopnia, niektóre opisane wcześniej przypadki „przejścia leśnego” zaczynają się właśnie w górach, na co wpływa ich marginalne położenie w skali krajowej oraz niekorzystne warunki dla rolnictwa. Sytuacja taka zaistniała we Francji i Szwajcarii (Mather i in. 1999; Mather 2001). Współcześnie rezygnacja z działalności rolniczej i porzucanie ziemi w górach zachodzi zresztą nie tylko w krajach rozwiniętych, ale także w niektórych krajach rozwijających się, głównie w Ameryce Południowej i Środkowej, nierzadko przy znacznym wzroście liczby ludności (Pascarella i in. 2000; Rudel i in. 2000b; Rudel i in. 2002; Klooster 2003). ³ Na przykład w Alpach zboże uprawiano nawet do 2000 m n.p.m., a więc na wysokości, na której ryzyko niepowodzenia uprawy jest bardzo wysokie (Batzing 1991). 15 Fotografia 1.1. Porzucona wieś w Alpach włoskich Photo 1.1. An abandoned village in the Italian Alps Zarysowana transformacja społeczno-gospodarcza obszarów górskich prowadzi w ten sposób do cyklu zmian powierzchni lasów, którego pierwszą fazą jest wylesianie związane z napływem ludności i kolonizacją obszaru górskiego, następnie zaś, po fazie stabilizacji o różnym czasie trwania, następuje okres zalesiania i przyrostu powierzchni lasów. Jednym z najlepszych przykładów pełnego cyklu wylesianie-zalesianie są Ap-paiachy (Kozak 2004b), w których w ciągu 100 lat nastąpiło prawie całkowite odtworzenie powierzchni lasów na obszarze uprzednio użytkowanym rolniczo (Foster i in. 1998; Hall i in. 2002). 1.2.1. Zmiany pionowego rozmieszczenia lasów górskich Wysokość bezwzględna to najistotniejsza zmienna, za pomocą której opisywać można zróżnicowanie środowiska przyrodniczego gór. W strefie umiarkowanej wraz ze wzrostem wysokości skraca się okres wegetacyjny i pogarszają się warunki klimatyczne, a równocześnie rośnie tak zwana energia rzeźby, co dodatkowo utrudnia gospodarczą działalność człowieka (Grótzbach, Stadeł 1997). Przejawem wpływu wysokości bezwzględnej na zróżnicowanie środowiska przyrodniczego gór jest piętrowość (Price 1981; Troll 1972a; Troll 1988). W przypadku gdy w górach nie występuje klimatycznie uwarunkowana dolna granica lasu, określana też mianem granicy suchości, najniższym piętrem gór jest piętro leśne, rozciągające się od podnóży gór po gómą granicę 16 lasu. W stanie naturalnym praktycznie całe to piętro wypełniają różnorodne zespoły leśne, a lesistość zmienia się od blisko 100% u podnóży gór do niższych wartości na wysokości odpowiadającej górnej granicy lasu. Wartość lesistości przy górnej granicy lasu odzwierciedla naturalne jej wahania, wynikające ze złożonego układu zbiorowisk roślinnych w tak zwanej strefie walki (Price 1981; Troll 1988; Körner 1998). Nienaruszone piętro leśne w górach występuje wyłącznie na obszarach o znikomej presji człowieka. Jednakże większość gór świata została zasiedlona przez człowieka i częściowo wylesiona w celu poszerzenia przestrzeni użytkowanej rolniczo, chociaż ze względu na utrudnioną dostępność gór i ich marginalne położenie względem ośrodków cywilizacyjnych następowało to zwykle później niż na obszarach równinnych. W pierwszej kolejności wylesiano najkorzystniejsze z punktu widzenia rolnictwa obszary. W strefie klimatów umiarkowanych obszary górskie zasiedlano, posuwając się w górę głównych dolin. Człowiek zajmował dna większych kotlin i szerokie doliny rzeczne, wyznaczające główne linie komunikacyjne. Wraz ze wzrostem zaludnienia i rosnącą presją na środowisko przyrodnicze zasiedlano obszary coraz mniej korzystne z punktu widzenia produkcji rolnej, na przykład górne odcinki dolin rzecznych i wyższe partie stoków. Jednakże nawet w okresie maksymalnego wylesienia obszary skrajnie niekorzystne dla produkcji rolnej albo istotne dla ograniczenia skutków niszczących procesów masowych pozostawały zalesione (State... 1992; Kräuchi i in. 2000). Nieco inaczej przebiegała kolonizacja obszarów górskich w strefie międzyzwrotniko-wej, gdzie wyżej położone partie gór są zwykle korzystniejsze dla osiedlania się człowieka niż niższe partie stoków czy też przedpola, i były też znacznie wcześniej zasiedlane, jak przebiegło to na przykład w Andach (Price 1981; Ives i in. 1997; Sarmiento 2002). Rozwój rolnictwa w górach i konieczność adaptacji do trudnych warunków środowiska doprowadziły z czasem do powstania charakterystycznych, dobrze udokumentowanych piętrowych układów użytkowania ziemi (Uhlig 1984; Allan 1986; Guillet 1986; Uhlig 1995; Grötzbach, Stadel 1997). Wynikały one z ograniczeń środowiskowych, wymuszających rozciągnięcie aktywności rolniczej na wszystkie możliwe do wykorzystania piętra roślinne i dopasowanie jej do sezonowej zmienności pogody (Grötzbach 1988; Uhlig 1995; Grötzbach, Stadel 1997). Obejmowano więc użytkowaniem także naturalne obszary bezleśne położone powyżej górnej granicy lasów. Klasyczny model gospodarki piętrowej wykształcił się w Alpach i wiązał się z rozwojem pasterstwa (Penz 1988). W górach zmiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi wiążą się więc z transformacjami piętrowego układu gospodarczego, pociągającymi za sobą zmiany pionowego rozmieszczenia lasów. Pomijając różnice regionalne, można w uproszczeniu przyjąć, iż w czasie kolonizacji obszaru górskiego wylesianie i zmniejszanie powierzchni kompleksów leśnych mogło postępować zarówno od dołu, wskutek poszerzania obszarów użytkowanych rolniczo, jak i od góry, poprzez poszerzanie obszarów wypasowych powyżej i przy górnej granicy lasu. Prowadziło to zwykle do wykształcenia dwóch granic zamykających mniej lub bardziej zwarte i wypełniające tylko pewną część piętra leśnego - kompleksy lasów górskich. Są to granica dolna, czyli granica rolno-leśna (forest-agricultural boundary, Adamczyk i in. 1980; agricultural frontier, Sarmiento 2002), oraz górna, czyli granica pasterska (pastoralfrontier, Sarmiento 2002, fot. 1.2). 17 Fotografia 1.2. Granica pasterska w Alpach włoskich Photo 1.2. Depressed upper timberline (pastoral frontier) in the Italian Alps Na obszarach o przewadze procesów wylesiania granica rolno-leśna podnosi się, a antropogeniczna górna granica lasu (granica pasterska) obniża. Na przykład w Alpach szwajcarskich trwająca setki lat presja pasterska doprowadziła do obniżenia górnej granicy lasu przeciętnie o 200—300 m w stosunku do granicy naturalnej (Langeneg-ger 1984). Ponieważ równocześnie presja osadnicza prowadziła do podniesienia granicy rolno-leśnej, silnie zawężone piętro lasów zachowało się często tylko ze względów ochronnych (Bannwald) (State... 1992). Znaczne obniżenie górnej granicy lasu nastąpiło w Karpatach Wschodnich (fot. 1.3). Na przykład w paśmie Czarnohory na Ukrainie tylko około 25-35% górnej granicy lasu ma charakter naturalny (Srodoń 1948). Górna granica lasu została tam obniżona z 1700-1900 m n.p.m. do 1300-1400 m n.p.m., a presja pasterstwa przyczyniła się także do ograniczenia zasięgu roślinności krzewiastej piętra subalpejskiego (Środoń 1948; Nesteruk 2001). Antropogeniczny jest również ekoton lasów górskich i formacji paramo w Andach, gdzie górna granica lasu została obniżona o kilkaset metrów wskutek trwającej tam setki lub tysiące lat działalności człowieka (Miehe, Miehe 2000; Kessler 2002), podobnie jak w wielu innych pasmach górskich świata, w których rozległe zbiorowiska trawiaste położone w pobliżu lub poniżej górnej granicy lasu są efektem trwającego setki lat niszczenia lasów przez człowieka, przede wszystkim poprzez ich systematyczne wypalanie (Körner 1999, s. 88; Miehe, Miehe 2000). 18 Fotografia 1.3. Granica pasterska w Karpatach Wschodnich (fot. Mateusz Troll) Photo 1.3. Depressed upper timberline (pastoral frontier) in the Eastern Carpathians (photo Mateusz Troll) Z kolei porzucanie ziemi użytkowanej rolniczo, prowadzące do wzrostu powierzchni lasów, powoduje obniżanie się granicy rolno-leśnej oraz podnoszenie się granicy pasterskiej, czyli ekspansję lasów w dół, w kierunku den dolin, oraz w górę, w stronę naturalnej, klimatycznej górnej granicy lasu. Ten ostatni proces obserwowany jest na przykład w Alpach (Didier 2001) i w Górach Skandynawskich (Gunilla Olsson i in. 2000). 2. KARPATY POLSKIE JAKO OBSZAR BADAŃ ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW Podobnie jak w innych regionach górskich, zmiany powierzchni lasów w XIX i XX wieku odnotowywano także w Karpatach Polskich (np. Kardaś 2000; Lach, Wyżga 2002; Kozak 2003b). Te procesy zmian powierzchni lasów traktować można zresztą jako kontynuację przemian trwających od setek lub tysięcy lat (Broda 1985; Dobrowolska 1985; Widacki 1989). Po 1989 roku nastąpiła bezprecedensowa transformacja społeczna i gospodarcza, zarówno w Polsce, jak i w innych krajach karpackich, dotykająca w dużej mierze rolnictwa. Jednym z jej skutków był duży przyrost powierzchni odłogowanych na obszarach użytkowanych rolniczo w Polsce (Kulikowski 2001; Zając, Kwiecień 2001), a podobne zjawisko zanotowano także w całych Karpatach (Tur-nock 2002). Może to prowadzić do zasadniczych przemian krajobrazu gór, związanych z prawdopodobnym znaczącym i szybkim przyrostem powierzchni lasów. Stąd też celowy wydaje się wybór Karpat Polskich jako obszaru badań i rozważań, którym poświęcona jest ta praca. Na terytorium Polski leży fragment Karpat o powierzchni 19,6 tys. km² (Warczyńska 1995), obejmujący północną część Karpat Zachodnich oraz niewielki północno--zachodni skraj Karpat Wschodnich (Balon i in. 1995). Przeważającą część gór budują utwory fliszowe, co w połączeniu z wysokościami bezwzględnymi tylko punktowo przekraczającymi 1500 m n.p.m. sprawia, iż prawie cały obszar gór cechuje względnie monotonna rzeźba, którą klasyfikować można jako rzeźbę gór średnich lub niskich (Beskidy Zachodnie) oraz wyżyn (Pogórze Karpackie) (Balon i in. 1995). Piętro leśne gór rozciąga się od podnóży po górną granicę lasu, leżącą na wysokości od 1360 m n.p.m. (północny stok Babiej Góry) do około 1550 m n.p.m. (Tatry). Naturalne obszary bezleśne oraz subalpejskie zarośla kosodrzewiny, położone powyżej górnej granicy lasu, występują w Karpatach Polskich tylko w Tatrach oraz na Babiej Górze i Pilsku w Beskidzie Żywieckim. W Bieszczadach obecna górna granica lasu jest typową granicą pasterską. Została ona w przeszłości znacząco obniżona przez człowieka, a wyżej położone piętro połonin ma charakter wtórny (Towpasz, Zemanek 1995). 20 2.1. Historia zagospodarowania Karpat Polskich Już w neolicie obecność człowieka na obszarze gór dokumentuje względnie gęsta sieć stanowisk (Valde-Nowak 1988; Pietrzak 2002). Jednakże dopiero w średniowieczu zapoczątkowano systematyczną akcję kolonizacyjną (Przyboś 1995). W wiekach XII i XIII kolonizacja była ograniczona do niższych partii gór, głównych dolin i kotlin (Podraża 1981; Broda 1985; Dobrowolska 1985; Przyboś 1995; Pietrzak 2002), pociągając za sobą wylesienie i wzrost powierzchni użytkowanej rolniczo w najłatwiej dostępnych regionach gór, takich jak Pogórze Karpackie, Kotlina Żywiecka, Kotlina Sądecka, Doły Jasielsko-Sanockie oraz doliny większych rzek - Soły, Skawy, Dunajca, Wisłoki oraz Sanu, a później sięgając na Podhale i Spisz. Od średniowiecza na obszar karpacki napływała ludność wołoska (Broda 1985; Dobrowolska 1985; Górka 1995; Przyboś 1995), w wyniku czego doszło do rozwoju osadnictwa związanego z pasterstwem (Dobrowolski 1930; Dobrowolska 1985), przede wszystkim w górnych odcinkach dolin rzecznych, w XVI i XVII wieku. Pojawienie się nowych form chowu owiec i bydła (Górka 1995) prowadziło do tworzenia polan pasterskich albo przez poszerzanie naturalnych obszarów bezleśnych położonych powyżej granicy lasu, albo też bezpośrednio w piętrze leśnym, w szczytowych partiach gór, na wierzchowinach (Troll 1999) . Tak więc kolonizacja gór pociągnęła za sobą obniżenie naturalnej górnej granicy lasu i uformowanie granicy pasterskiej, zarówno w pasmach, w których występowała naturalna górna granica lasu, jak i w tych, w których najwyższe szczyty jej nie sięgają. Wzrost ludnościowy w XVIII i XIX wieku spowodował przeludnienie, przesunięcie granicy osadnictwa, a w związku z tym - granicy rolno-leśnej w niektórych regionach Karpat Polskich powyżej 1000 m n.p.m. (Górka 1995). Na koniec XVIII wieku lesistość regionu górskiego Karpat Polskich wynosiła 34%, natomiast pogórskiego 23%. Lasy występowały przede wszystkim w obrębie wielkich własności ziemskich (Podraża 1981), których granice stanowiły często barierę rozwoju osadniczego, jak w położonej w Beskidzie Żywieckim Zawoi (Mrazkówna, Kubijowicz 1925). W połowie XIX wieku na obszarze obecnych Karpat Polskich miały miejsce przemiany społeczne związane z uwłaszczeniem chłopów (1848) oraz regulacją stosunków własnościowych i serwitutów leśnych, która trwała w różnych regionach kilkadziesiąt lat. Najczęściej prowadziło to do ograniczenia korzystania z lasów przez chłopów (Wiącko 1956; Żabko-Potopowicz 1956; Broda 1985; Dobrowolska 1985; Broda 2000) . W niektórych regionach gór skutkiem było zalesienie części użytków rolnych, przede wszystkim polan pasterskich. Sytuacja taka wystąpiła na Orawie, gdzie zalesiono niektóre polany pasterskie położone w wyższej części piętra leśnego (Jostowa 1972; Kozak 2003b). Jednakże w znacznej części gór - pomimo zaznaczającej się migracji ludnościowej poza granice gór, przede wszystkim na przełomie XIX i XX wieku (Górka 1995) - maksimum presji ludnościowej na obszary użytkowane rolniczo, i spowodowany tym głód ziemi, przypada na okres od końca XIX wieku po międzywojnie (np. Kulig 1956; Wiącko 1956; Gawlikowski, Zabierowski 1979; Górka 1995). Doprowadziło to do znacznego rozdrobnienia gospodarstw rolnych (Guzik 1995), a także dalszego spadku lesistości. Do pierwszej wojny światowej w Galicji, której znaczną część stanowiły góry, następował stały spadek udziału powierzchniowego lasów (Broda 1985), z 28% w 1815 roku do 25% w 1913 roku; zmniejszanie się powierzchni lasów w Galicji w tym okresie opisuje także Wiącko (1956). Spadek ten w Polsce południowej trwał 21 także w okresie międzywojennym (Broda 2000). Na Podhalu, pomimo małej lesistości na początku XX wieku, wylesianie na cele rolnicze trwało do drugiej wojny światowej (Górz 1994). Podobna sytuacja występowała w tym czasie w regionie nowosądeckim (Gawlikowski, Zabierowski 1979). W rejonach, które już wcześniej zostały silnie wylesione, na przykład na Pogórzu Wiśnickim, powierzchnia lasów nie ulegała znaczącym zmianom od końca XVIII aż po lata dziewięćdziesiąte XX wieku (Pietrzak 2002). Po drugiej wojnie światowej, pomimo stałego wzrostu liczby ludności w Karpatach Polskich, w tym także na obszarach wiejskich (Długosz, Soja 1995), nastąpił regres rolnictwa. Był on spowodowany zmianami struktury zatrudnienia: wzrostem liczby miejsc pracy w innych niż rolnictwo dziedzinach gospodarki, przede wszystkim w przemyśle, rozwijającym się w bezpośrednim sąsiedztwie gór, oraz w sektorze usługowym. Tym samym rolnictwo przestało być najważniejszym źródłem utrzymania ludności (Górz 1994). Na przykład na Orawie udział ludności zatrudnionej w rolnictwie spadł z 95% w 1950 roku do niespełna 50% w 1988 roku⁴. Dodatkowymi czynnikami sprzyjającym i rezygnacji z działalności rolniczej były migracje zarobkowe, głównie do Stanów Zjednoczonych, oraz bliskość granicy i związane z tym możliwości zarobkowania, na przykład z gminy Jabłonka na Orawie w latach siedemdziesiątych i osiemdziesiątych XX wieku około 1,5 tys. osób jeździło do pracy do Czechosłowacji (Górz 2002; 2003). Pociągało to za sobą zmiany polegające na wzroście powierzchni lasów w górach w związku z rezygnacją z rolniczego użytkowania ziemi. Tendencja ta wystąpiła zresztą w skali całego kraju (Okuniewski 1991), a lesistość Polski zwiększyła się z 21% w 1945 roku do prawie 28% w roku 1987 (Smykała 1990). Na przykład na Podhalu udział lasów zwiększył się z 29% w 1960 roku do 39% w roku 1986 (Górz 1994). Jeszcze większy przyrost powierzchni lasów miał miejsce w Beskidzie Niskim oraz w Bieszczadach, gdzie po drugiej wojnie światowej nastąpiły wysiedlenia rdzennej ludności łemkowskiej i ukraińskiej (Soja 200 lb). Przyrost powierzchni lasów w tej części gór był znaczący zarówno dzięki zalesieniu obszarów porzuconych, jak i wskutek samorzutnej sukcesji lasów (Opieliński 1989; Maruszczak 1991; Soja 200la, Wolski 2001; Lach, Wyżga 2002; Angelstam i in. 2003). Zalesianie porzuconych użytków rolnych spowodowało w ciągu kilkudziesięciu lat znaczny wzrost lesistości. Na przykład w powiecie nowosądeckim (w granicach sprzed 1975 roku), obejmującym częściowo obszary wysiedleń, udział lasów zwiększył się z 28% w 1931 roku do 44% w 1974 (Gawlikowski, Zabierowski 1979), a na obszarze Magurskiego Parku Narodowego - z 58% w 1935 roku do 95% w 1999 (Kardaś 2000). 2.2. Zmiany użytkowania ziemi po 1989 roku i ich wpływ na powierzchnię lasów Po 1989 roku procesy transformacji społecznej i gospodarczej w Polsce pogłębiły przekształcenia w całej sferze rolnictwa w Polsce (np.: Kostrubiec, Łoboda 1997; Bański 2003). Polegały one głównie na otwarciu się rolnictwa na mechanizmy rynkowe ⁴ Obliczenia własne na podstawie danych zamieszczonych w pracy pod redakcją B. Górza (Studia... 1994). 22 i spadku jego opłacalności ekonomicznej. Wyrazem tego był bardzo szybki wzrost powierzchni odłogowanych - z około 200 tys. ha w 1990 roku do ponad 1,5 min ha w roku 2000 (Zając, Kwiecień 2001; Kulikowski 2001; Krajowy... 2003), czyli z 1% do ponad 11% powierzchni gruntów ornych (Kulikowski 2001; Krajowy... 2003). Plan Rozwoju Obszarów Wiejskich⁵ {Plan... 2004) określa tę wartość na 2,3 min ha w roku 2002, co odpowiada prawie 18% powierzchni gruntów ornych. Dopiero skierowanie znacznych środków finansowych na rolnictwo w ramach Wspólnej Polityki Rolnej Unii Europejskiej może zahamować zjawisko rezygnowania z rolniczego użytkowania ziemi. Przemiany opisane powyżej stwarzają przesłanki do wzrostu powierzchni leśnej w skali całej Polski. Według różnych szacunków potencjalne zalesianie mogłoby objąć w skali całego kraju od 1 do nawet 6 min ha użytków rolnych (np. Bemadzki 1990; Sobczak 1996; Zając, Kwiecień 2001; Krajowy... 2003), co mogłoby pociągnąć za sobą znaczne zwiększenie powierzchni lasów w niedalekiej przyszłości (Okuniewski 1991). Podaż ziemi do zalesiania wykorzystuje przyjęty w 1995 roku Krajowy Program Zwiększenia Lesistości (KPZL), w którym jako cel przyjęto zwiększenie lesistości Polski z nieco ponad 28% w 2000 roku do 30% w roku 2020 i do 33% w 2050. Skutkuje to koniecznością zalesienia do 2020 roku 680 tys. ha (Zając, Kwiecień 2001; Raport... 2003; Krajowy... 2003). Wdrażanie KPZL spowodowało przyspieszenie wzrostu powierzchni lasów w drugiej połowie lat dziewięćdziesiątych XX wieku. Zalesienia w latach 1991-2000 objęły łącznie prawie 150 tys. ha, a w latach 2000-2002 zalesiano rocznie ponad 20 tys. ha (Raport... 2003; Krajowy... 2003). Po 1993 znacznie wzrosła powierzchnia zalesień na gruntach prywatnych, osiągając po roku 2000 około 50% całej zalesianej powierzchni. W 2001 roku Sejm RP uchwalił ustawę o przeznaczeniu gruntów rolnych do zalesiania, która spotkała się ze znacznym zainteresowaniem rolników z uwagi na korzystne zasady finansowe (Konieczny 2002). Niemniej zalesianie gruntów porolnych napotyka różne problemy organizacyjne (np.: Sobczak 1996) oraz finansowe (Konieczny 2002; Raport... 2003). Podobne zmiany jak opisane powyżej nastąpiły po 1989 roku także w Karpatach Polskich. Wyrażają się one przede wszystkim znaczącym zmniejszeniem udziału powierzchniowego gruntów ornych oraz rezygnacją z rolniczego użytkowania ziemi (Górz 2003). Dodatkowym czynnikiem wpływającym na spadek opłacalności ekonomicznej rolnictwa w górach było zawieszenie ustawy o rolnictwie górskim, tworzącej system dopłat do tej działalności w oparciu o kryteria przyrodnicze (Górz 1994; 2003). Zmiany te jednak tylko do pewnego stopnia są odzwierciedlone w danych statystycznych. W 1995 roku udział powierzchniowy użytków rolnych w gminach położonych na terenie Karpat wynosił 49,6%, a udział lasów 40,7%, natomiast w 2000 roku - odpowiednio 48,3% i 41% (obliczenia własne na podstawie: Bank... 2000). Zaznaczył się więc wzrost powierzchni leśnej netto. Był on jednak niewielki, co wynikało z faktu, iż powierzchnia planowych zalesień w Karpatach była znacznie niższa niż przeciętnie w całym kraju (Krajowy... 2003). W tym samym okresie (1995-2000) w ponad 1/3 gmin położonych w Karpatach odnotowano spadek powierzchni lasów netto (oblicze ⁵ Plan Rozwoju Obszarów Wiejskich jest dokumentem opracowanym w Ministerstwie Rolnictwa, stanowiącym propozycję działań na rzecz obszarów wiejskich, współfinansowanych przez Komisję Europejską w ramach Wspólnej Polityki Rolnej. Cytowana wersja dokumentu jest propozycją polskiego rządu, jeszcze przed akceptacją przez Komisję Europejską. 23 nia własne na podstawie: Bank... 2000), z czego wynika, że wzrost powierzchni lasów wskutek zalesień był częściowo zniwelowany rejestrowanymi w danych statystycznych wyłączeniami lasów na inne cele, na przykład związane z rozwojem infrastruktury (np. turystycznej lub drogowej) oraz urbanizacji obszarów górskich. W przyszłości w Karpatach można spodziewać się szybszego wzrostu powierzchni leśnej, z uwagi na szacowaną znaczną powierzchnię odłogów na gruntach omych. W województwach śląskim, małopolskim oraz podkarpackim wynosiła ona w 2001 roku 345 tys. ha (tab. 2.1), czyli około 20% powierzchni odłogów w całej Polsce {Krajowy... 2003). Tak więc skala porzucania ziemi użytkowanej rolniczo w latach dziewięćdziesiątych XX wieku, a także na początku XXI wieku znacząco przewyższa zmiany użytkowania ziemi rejestrowane w statystykach w latach 1995-2000. Na przykład w żadnym z trzech województw obejmujących Karpaty rejestrowane zmiany powierzchni lasów netto w analizowanym okresie nie przekroczyły nawet 10% szacowanej powierzchni odłogowanej w 2001 roku (tab. 2.1, wskaźnik 11). Także zalesienia planowane w latach 2001-2020, które zgodnie z szacunkami podaży gruntów użytkowanych rolniczo do zalesień obejmą 95 tys. ha (Zając, Kwiecień 2001; Krajowy... 2003), stanowią tylko 20-40% powierzchni odłogowanej w 2001 roku w województwach śląskim, małopolskim i podkarpackim (tab. 2.1, wskaźnik 13). Tabela 2.1. Użytkowanie ziemi i jego zmiany w województwach śląskim, małopolskim oraz podkarpackim w latach 1995-2000 na tle planów zwiększenia lesistości kraju Lp. Wskaźnik Województwo śląskie małopolskie podkarpackie 1 A powierzchnia użytków 632 130 906 394 959 085 rolnych, 1995 (ha) 2A powierzchnia użytków 621 049 886 910 942 328 rolnych, 2000 (ha) 3A powierzchnia lasów, 1995 (ha) 400 843 438 519 646 240 4A powierzchnia lasów, 2000 (ha) 404 453 439 891 655 212 5B zalesienia, 1995-2000 (ha) 1 600 2 700 6 300 6B powierzchnia przewidziana 27 249 31 942 35 591 do zalesienia, 2001-2020 (ha) 7B powierzchnia odłogów i ugorów 125400 83 400 136 000 na gruntach omych, 2001 (ha) 8C zmiana powierzchni użytków -11 081 -19 484 -16 757 rolnych, 1995-2000 (ha) 9C zmiana powierzchni lasów, 3 610 1 372 8 972 1995-2000 (ha) 10C I [8]/[7] | 8,8% 23,4% 12,3% 11 C |[9]/[7]| 2,9% 1,6% 6,6% 12 C [5]/[7] 1,3% 3,2% 4,6% 13C [6]/[7] 21,7% 38,3% 26,2% 14 C [6]/[2] 4,4% 3,6% 3,8% 15C [7]/[2] 20,2% 9,4% 14,4% Źródła: A - Bank... 2000; B - Krajowy... 2003; C - obliczenia własne na podstawie: Bank... 2000 oraz Krajowy... 2003. 24 Obraz zmian powierzchni leśnej dla Karpat Polskich, głównie przyrostu powierzchni lasów, uzyskiwany na podstawie dostępnych materiałów statystycznych, nie wydaje się pełny, przede wszystkim wskutek problemów z oszacowaniem rozmiarów zjawiska porzucania ziemi i jego ewentualnych skutków w postaci zapoczątkowania wkraczania lasów na obszary porzucone i - w konsekwencji - znaczącego wzrostu powierzchni lasów. Procesy zmian w rolnictwie wiążące się z zaniechaniem użytkowania, a następnie porzucaniem ziemi, prowadzące do zapoczątkowania wkraczania lasów na obszary porzucone, mogą wkrótce zadecydować o zasadniczej zmianie krajobrazu Karpat Polskich (fot. 2.1) z uwagi na fakt, iż powierzchnia, na której takie zjawiska mogą wystąpić, jest o rząd wielkości większa niż planowana powierzchnia zalesień (tab. 2.1). Fotografia 2.1. Nieużytkowane, zarastające łąki w okolicach Zubrzycy Górnej, w Karpatach Zachodnich Photo 2.1. Abandoned meadows with visible forest succession, in the Western Carpathians (neighbourhood of Zubrzyca Górna village) 2.3. Związki rozmieszczenia lasów i jego zmian z wysokością bezwzględną Efektem długotrwałego rozwoju gospodarczego gór jest wyraźne powiązanie rozmieszczenia ludności oraz wykształcenia sieci osadniczej z wysokością bezwzględną (Górka 1995). Wyraźnie piętrowy charakter ma rolnictwo, z dominacją gruntów ornych w najniższej części gór i wzrostem udziału użytków zielonych w wyższej (Guzik 1992; 1995). Stwierdzono też związek użytkowania ziemi i rozmieszczenia lasów oraz 25 struktury użytków rolnych z wysokością bezwzględną lub wskaźnikami pochodnymi zarówno w skali całych Karpat (Bogucka 1968; Pohl 1978; Starkel 1972; Guzik 1992, 1995), jak i poszczególnych grup górskich (Widacki 1989; Troll 1999). Lasy przeważają przede wszystkim w górnej części piętra leśnego, obejmującej wyżej położone, najczęściej silnie nachylone stoki górskie. Dna dolin, kotlin, niższe fragmenty stoków o mniejszym nachyleniu, a także częściowo wierzchowiny i obszary położone bezpośrednio poniżej górnej granicy lasu są natomiast w znacznym stopniu wylesione. W Karpatach piętro wysokościowe cechujące się przewagą lasów wyznacza od dołu granica rolno-leśna (Galarowski, Kostuch 1965; Adamczyk i in. 1980; Kozak 1992, 1994; Troll 2000), natomiast od góry granica pasterska wraz z fragmentami naturalnej górnej granicy lasu (Sokołowski 1928; Srodoń 1948; Zientarski 1989). Długość górnej granicy lasu zniekształconej przez człowieka znacząco przewyższa długość granicy naturalnej, na przykład w Tatrach około 2/3 górnej granicy lasu stanowi granica sztuczna (Sokołowski 1928), a w Górach Czywczyńskich w Karpatach Wschodnich jej udział przekracza 90% (Środoń 1948). Zmiany użytkowania ziemi w górach oraz powolny przyrost powierzchni leśnej powodują stopniowe obniżanie granicy rolno-leśnej (np.: Sadowski 2001; Soja 2001 a; Wolski 2001; Lach, Wyżga 2002; Kozak 2003b). W pasmach, których kulminacje nie przekraczają wysokości naturalnej górnej granicy lasu, następuje zanikanie granicy pasterskiej (Kozak i in. 1999b; Wężyk, Pyrkosz 1999; Kozak 2003b). W pasmach górskich, w których występuje naturalna górna granica lasu, zaznaczają się natomiast procesy sukcesji lasów na obszarach niegdyś wylesionych, położonych poniżej naturalnej górnej granicy lasu (Wężyk, Guzik 2004). Zarysowane procesy zwiększania się powierzchni lasów wiążą się więc nie tylko z przestrzennie zróżnicowanym wzrostem lesistości, ale także ze zmianami pionowego zasięgu lasów, przesunięciami granicy rolno-leśnej oraz granicy pasterskiej, a tym samym prowadzą do całościowych zmian piętrowego układu użytkowania ziemi w Karpatach Polskich. 3. GIS I TELEDETEKCJA W BADANIACH ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW Od połowy XVIII wieku ilość i jakość informacji o przestrzennym zróżnicowaniu pokrycia terenu znacząco rośnie, przede wszystkim w Europie, z uwagi na rozwój kartografii i topografii. Stąd też do badań zmian użytkowania ziemi zachodzących w okresie co najmniej ostatnich 200 lat można z powodzeniem stosować materiały kartograficzne, co robiono na długo przed upowszechnieniem się technologii komputerowego przetwarzania danych geograficznych - systemów informacji geograficznej (GIS). Liczba prac wykonanych na podstawie porównań map pochodzących z różnych okresów nie była jednak duża, z uwagi na konieczność przeprowadzenia czasochłonnych analiz kartograficznych. Dla obszaru Polski prace o takim charakterze mające na celu analizę zmian powierzchni lasów wykonywane były w odniesieniu do różnych okresów historycznych zarówno przez geografów, jak i leśników⁶ (np.: Maruszczak 1951; Błaszczyk 1976; Szymański 1984; Plit 1996). Rzadziej w badaniach przemian środowiska wykorzystywano zdjęcia lotnicze, z uwagi na ich ograniczoną dostępność. Przykładem z zakresu geomorfologii może być praca dotycząca zmian przebiegu koryta Wisły od XVIII wieku do czasów współczesnych (Trafas 1975). Prawdziwy przełom w badaniach użytkowania ziemi i jego zmian w okresie ostatnich kilkudziesięciu lat związany jest z rozwojem teledetekcji i nowych, wydajnych metod tworzenia map pokrycia terenu, na których podstawie można wnioskować o formach użytkowania ziemi⁷. Mapy sporządzone na podstawie danych satelitarnych znacząco przewyższają te wykonane w sposób tradycyjny zarówno pod względem jakości, jak i opłacalności ich przygotowania (Fuller i in. 2003), a metody teledetekcyjne są obecnie używane coraz powszechniej do monitorowania zmian użytkowania ziemi oraz pokrycia terenu. Co więcej, rozwój technologii monitoringu teledetekcyjnego zbiegł się w czasie z rosnącą dynamiką zmian powierzchni lasów, przede wszystkim na obszarze międzyzwrotnikowym. Niewątpliwie, unaocznienie szybkiego tempa wycinania lasów równikowych na podstawie porównania archiwalnych i współczesnych zdjęć satelitarnych (np.: Skole i in. 1994; Achard i in. 2002) stanowiło ważny dowód ⁶ Przegląd opracowań, w których badano zmiany powierzchni lasów w różnych regionach Polski, daje Szymański (1980). ⁷ Właśnie rozwój teledetekcji spowodował szersze wprowadzenie rozróżnienia między pokryciem terenu (land cover) i użytkowaniem ziemi (land use). To pierwsze rozumiane jest jako fizyczne pokrycie powierzchni terenu, to drugie jako sposób (forma) wykorzystywania powierzchni Ziemi przez człowieka (np.: Meyer, Tumer 1994). 28 przydatności satelitarnego monitoringu powierzchni Ziemi. Liczba prac z zakresu teledetekcyjnego monitoringu zmian środowiska Ziemi jest już bardzo duża i szybko rośnie, o czym świadczą na przykład obszerne bibliografie zamieszczone w niedawno opublikowanych artykułach przeglądowych omawiających dorobek tej dziedziny (Coppin i in. 2004; Lu i in. 2004). Można się więc zgodzić ze stwierdzeniem Antropa (2005), iż zmiany użytkowania ziemi oraz krajobrazów są dokumentowane obecnie jak nigdy dotąd. Zastosowanie metod teledetekcji do monitorowania zmian użytkowania ziemi oraz pokrycia terenu wiąże się z napływem dużych ilości danych, których przetworzenie jest możliwe tylko dzięki szerokiemu wykorzystaniu systemów informacji geograficznej do integracji danych satelitarnych z innymi, mającymi znaczenie dla analizowanych zjawisk (Coppin, Bauer 1996; Lunetta 1999; Donoghue 2002). GIS pozwala na przykład na integrowanie danych teledetekcyjnych z danymi pochodzącymi z map papierowych. Te ostatnie stanowią w dalszym ciągu ważne źródło informacji o przestrzennym zróżnicowaniu użytkowania ziemi, a dla badań dotyczących stanu sprzed szerszego wykorzystania zdjęć lotniczych i satelitarnych - źródło jedyne. Niestety, konwersja map papierowych do cyfrowego modelu danych, bardziej efektywnego z punktu widzenia analizy danych, jest uciążliwa i kosztowna (np.: Petit, Lambin 2002). Także w Polsce od kilkunastu lat w pracach dotyczących zmian użytkowania ziemi coraz częściej wykorzystywane są systemy informacji geograficznej oraz dane teledetekcyjne. Na przykład zmiany stanu lasów i pokrycia leśnego związane z procesami ich degradacji opisywali w Sudetach Zawiła-Niedźwiecki (1994) oraz Iracka i in. (2000), a w Karpatach - Kozak i Troll (1994) oraz Kozak i in. (1995; 1999a; 1999b). O ile jeszcze w latach dziewięćdziesiątych XX wieku prace takie były wykonywane dość rzadko, z powodu znacznego kosztu danych o odpowiedniej rozdzielczości przestrzennej i wysokiej ceny sprzętu komputerowego do ich przetwarzania, o tyle obecnie ich liczba szybko wzrasta, z uwagi na coraz szerszą dostępność tanich lub bezpłatnych danych satelitarnych o rozdzielczości rzędu 10-100 metrów oraz postępujący spadek ceny wysokiej klasy komputerów. Niemniej ciągle jeszcze znaczna część publikowanych w Polsce prac dotyczących zmian użytkowania ziemi obejmuje niewielkie obszary. Dotyczy to na przykład prac poświęconych zmianom powierzchni lasów w związku z porzucaniem ziemi użytkowanej rolniczo na obszarach górskich (Kozak i in. 1999b; Wężyk, Pyrkosz 1999; Kardaś 2000; Wolski 2001; Kozak 2003b; Wężyk, Guzik 2004). Wyjątkiem jest opublikowana niedawno praca Bieleckiej i Ciołkosza (2002), w której omawiane są zmiany użytkowania ziemi całego dorzecza Odry, w tym Sudetów, na podstawie historycznych map topograficznych, zdjęć satelitarnych Landsat MSS oraz bazy danych CORINE Land Cover. Większość wymienionych prac, choć obejmuje obszary górskie, nie odnosi się do zróżnicowania zmian użytkowania ziemi na tle wysokości bezwzględnej, pozostawiając na uboczu zmiany pionowego układu użytkowania ziemi⁸, choć w regionach górskich to właśnie wysokość bezwzględna wpływa na tempo zmian, przez co kształtuje się nowy jakościowo układ pionowego zróżnicowania użytkowania ziemi (Kozak 2003b). * Zagadnienia takie pojawiają się natomiast w pracach, których celem jest optymalizacja użytkowania ziemi (Fatyga, Górecki 2001) lub kształtowanie systemu dopłat do działalności rolniczej (Bielecka 2002). 29 Badania zmian użytkowania ziemi, w tym również powierzchni lasów, prowadzone za pomocą danych teledetekcyjnych przeciwstawić można pracom, w których zmiany takie analizowane są na podstawie danych statystycznych zbieranych dla administracyjnych pól podstawowych o dużej powierzchni i zróżnicowanych warunkach przyrodniczych, traktowanych w opracowaniach jako homogeniczne. Na przykład zmiany lesistości w okresie 1988-1996 przedstawia dla całej Polski Bański (1999), wykorzystując jako pola podstawowe gminy. Podobnie gminy jako pola podstawowe zastosowano w szacunkach podaży powierzchni użytkowanej rolniczo do zalesienia w latach 2001-2020, wykonanych na potrzeby Krajowego Programu Zwiększenia Lesistości (Krajowy... 2003). Chociaż w skali regionalnej, w tym także w Karpatach, prowadzone są również prace wykorzystujące mniejsze pola podstawowe, jak na przykład wsie (Studia... 1994), jednakże nawet dla tego typu pól podstawowych opis relacji zmian użytkowania ziemi ze zmiennymi charakteryzującymi warunki przyrodnicze, w tym z wysokością bezwzględną, może być wykonany tylko w sposób przybliżony, na podstawie wskaźników (na przykład średnich wysokości) obliczonych dla całego pola podstawowego. Co więcej, dane statystyczne wykorzystywane w pracach mogą być obciążone znacznymi błędami, wynikającymi z faktu, że przeważnie rejestrowane jest wylesianie związane na przykład z rozbudową infrastruktury, natomiast zmiany związane z porzucaniem ziemi i wkraczaniem lasu na grunty rolnicze wychwytywane są ze znacznym opóźnieniem (Kozak i in. 2004). 4. CEL PRACY Badania użytkowania ziemi, jego uwarunkowań i zmian mają długą tradycję w geografii, także polskiej, przede wszystkim w zakresie geografii rolnictwa (Kostrowicki 1982). Na ogół geografowie znacznie rzadziej niż innymi formami użytkowania ziemi zajmowali się lasami i leśnym użytkowaniem ziemi (Schenk 2000), pozostawiając ich badanie naukom leśnym, choć na przykład w Polsce obszary użytkowane rolniczo stanowią prawie bez wyjątku tereny wylesione w przeszłości. Z kolei w naukach leśnych zmiany powierzchni lasów są często podejmowanym problemem, jednakże przyczyny zmian oraz splot czynników społeczno-ekonomicznych do nich prowadzące są dla badaczy zdecydowanie mniej istotne niż bezpośrednie skutki dla lasów, ich powierzchni czy też zasobności. W kontekście zmian powierzchni lasów, pomiędzy jednym i drugim podejściem jest więc pewna luka, którą można próbować wypełnić, rozpatrując problem zmian powierzchni lasów i użytkowania leśnego, uwarunkowanych przez czynniki przyrodnicze i społeczno-ekonomiczne, w odniesieniu do miejsca lasów i gospodarki leśnej w systemie społeczno-gospodarczym. Zarysowana w rozdziałach 1. i 2. problematyka zmian powierzchni lasów na świecie, zmian powierzchni lasów w górach ze szczególnym uwzględnieniem Karpat Polskich oraz relacji zmian powierzchni lasów do zróżnicowania wysokości bezwzględnej świadczy o tym, iż zmiany powierzchni i pionowego rozmieszczenia lasów w górach podlegają prawidłowościom wspólnym dla wielu obszarów świata. Ich przyczyną są różnorakie przemiany społeczno-ekonomiczne, na przykład opisywane przez model „przejścia leśnego”. Niemniej na podstawie analizy literatury sądzić można, iż zaznacza się niedostatek całościowych opracowań problemu zmian powierzchni lasów w górach, w tym w odniesieniu do wysokości bezwzględnej, choć istnieje wiele opracowań wykonanych dla małych obszarów. Dotyczy to na przykład Karpat Polskich. Brak także opracowań porównujących różne regiony górskie, w tym opracowania sytuującego przemiany zachodzące w Karpatach Polskich na tle innych gór świata. W związku z zarysowanymi brakami dotyczącymi problemu zmian powierzchni lasów w górach postawiono następujący cel pracy: określenie prawidłowości zmian powierzchni i pionowego rozmieszczenia lasów, zachodzących pod wpływem działalności człowieka w Karpatach Polskich, i odniesienie ich do analogicznych zmian w innych górach świata. Cel ten realizowano w kilku etapach. Po pierwsze, analizowano zmiany powierzchni lasów w Karpatach Polskich w okresie od lat trzydziestych do schyłku XX wieku, na podstawie porównania dostępnych danych reprezentujących dwa przekroje czasowe dla wybranego fragmentu gór, w odniesieniu do zróżnicowania wysokości bezwzględ 32 nej. W ten sposób starano się określić wieloletnie tendencje zmian powierzchni leśnej w Karpatach Polskich. Wybór momentu początkowego podyktowany był przede wszystkim faktem, iż w tym okresie powierzchnia lasów w Karpatach Polskich była zbliżona do minimum. Po drugie, poddano analizie zmiany zachodzące pomiędzy rokiem 1985 a 2000 na obszarze użytkowanym rolniczo, związane z rezygnacją z rolniczego użytkowania ziemi i wkraczaniem lasów na obszary porzucone. Proces ten ma istotne znaczenie dla oceny trwałości wieloletnich tendencji zmian powierzchni lasów i prognozy zmian, a na obszarze Karpat Polskich z charakterystyczną mozaiką niewielkich działek użytkowanych przez dużą liczbę właścicieli - przestrzenne zróżnicowanie porzucania ziemi jest w większej skali słabo rozpoznane i nie zawsze na bieżąco uwzględniane w danych statystycznych. Zmiany te także analizowano w odniesieniu do zróżnicowania wysokości bezwzględnej. Moment początkowy dobrano tak, aby poprzedzał przełom lat osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych XX wieku. Następnie porównano współczesne pionowe rozmieszczenie lasów w Karpatach z innymi pasmami górskimi świata, wykorzystując aktualne, pochodzące z lat dziewięćdziesiątych XX wieku, dane o użytkowaniu ziemi i rozmieszczeniu lasów. Na podstawie tego porównania i w odniesieniu do modelu „przejścia leśnego” przedstawionego w rozdziale 1. próbowano określić długoterminowe tendencje oraz możliwe scenariusze zmian powierzchni lasów i ich pionowego rozmieszczenia w Karpatach Polskich. Na koniec opracowano prognozę zachodzących pod wpływem działalności człowieka zmian powierzchni i pionowego rozmieszczenia lasów w Karpatach Polskich. Prognozę na najbliższe pięćdziesiąt lat wykonano za pomocą symulacji przestrzennej, w której zastosowano uzyskane wcześniej wyniki. W szczególności wykorzystano oszacowane wieloletnie tempo zmian powierzchni lasów, zróżnicowanie zmian w profilu pionowym oraz ogólne prawidłowości kierunków zmian powierzchni i pionowego rozmieszczenia lasów w górach świata. Realizacja przedstawionych powyżej etapów pracy pozwoliła na powiązanie historii zmian powierzchni i pionowego rozmieszczenia lasów w górach z ich współczesnym rozmieszczeniem i prognozą zmian na przyszłość. Równocześnie usytuowano zachodzące pod wpływem działalności człowieka zmiany powierzchni lasów w Karpatach Polskich w szerokim, globalnym kontekście. W pracy zajmowano się wyłącznie tymi zmianami powierzchni lasów, które wiążą się ze zmianami użytkowania ziemi. Zgodnie z przedstawionymi w rozdziale 1. definicjami zmian powierzchni leśnej, nie analizowano zmian w pokryciu terenu zachodzących w obrębie leśnego użytkowania ziemi, a więc zmian wynikających na przykład z eksploatacji lasów lub będących efektem zjawisk związanych z degradacją lasów. Choć te ostatnie są przyczyną dotkliwych strat w gospodarce leśnej, nie prowadzą jednak do zaniechania użytkowania leśnego, a tylko do krótkotrwałych modyfikacji pokrycia terenu. W pracy przyjęto także, iż badane zmiany powierzchni lasów są przede wszystkim efektem przemian użytkowania ziemi. Nie rozpatrywano ich natomiast w kontekście długookresowych wahań klimatycznych, które w omawianym okresie oddziaływać mogą na zmiany powierzchni lasów tylko w ograniczonym stopniu, głównie w wyższych partiach gór. W pracy zdecydowano się na wykorzystanie wyłącznie danych pochodzących z małych pól podstawowych, czyli o znacznej rozdzielczości przestrzennej. Dane zbie- 33 ranę dla dużych pól podstawowych (np. jednostki podziału administracyjnego) zostały wykorzystane tylko w obliczeniach pomocniczych. Wykorzystanie systemów informacji geograficznej daje w takim kontekście możliwość przestrzennego ujęcia problemu (Baker 1989) w ramach modeli „dokładnych przestrzennie” (spatially explicit', Goodchild 2002), a bazowanie na takich źródłach danych geograficznych, jak zdjęcia satelitarne i mapy cyfrowe, stwarza nowe możliwości w porównaniu z pracami wykorzystującymi dane analogowe, z uwagi na krótszy czas przetwarzania danych. Pozwala też na wyjście poza wnioski możliwe do osiągnięcia przy analizie danych statystycznych zbieranych dla dużych pól podstawowych. Chociaż w pracy nie stawiano sobie odrębnych celów metodycznych, jednakże z uwagi na specyfikę przetwarzanych materiałów oraz wykorzystanych narzędzi zdecydowano się szerzej omówić wybrane związane z tym zagadnienia. 5. CHARAKTERYSTYKA MATERIAŁÓW W pracy wykorzystywano materiały o różnej skali, od danych globalnych do lokalnych, oraz o zróżnicowanej genezie. Częściowo charakterystyka i problemy metodyczne związane z przetwarzaniem danych wykorzystanych w pracy, przede wszystkim w skali globalnej, były przedmiotem kilku odrębnych opracowań (Kozak 2001; 2003a; 2004a). Podstawowe znaczenie miały materiały, z których otrzymywano informacje o przestrzennym zróżnicowaniu użytkowania ziemi, a w szczególności o rozmieszczeniu lasów, w sposób bezpośredni (mapy analogowe, tematyczne mapy cyfrowe) lub pośredni, poprzez interpretację (zdjęcia satelitarne, lotnicze). Istotne z punktu widzenia celu pracy były także materiały, z których uzyskiwano informacje o rzeźbie badanych obszarów (cyfrowe modele wysokości). Charakter pomocniczy miały różnego typu dane statystyczne (w tym także o użytkowaniu ziemi) zebrane dla jednostek administracyjnych {Bank... 2000; Krajowy... 2003) oraz opracowanie dotyczące wskaźnika rozwoju społecznego krajów świata {Humań... 2003). W wielu wypadkach wykorzystane materiały dostarczone były w postaci gotowej, niewymagającej przetworzeń. W przypadku materiałów analogowych konieczna była digitalizacja oraz doprowadzenie do postaci pełnowartościowej warstwy tematycznej. 5.1. Dane o użytkowaniu ziemi W pracy wykorzystano następujące źródła informacji o użytkowaniu ziemi badanych obszarów górskich: - Global Land Cover Characterization Data Base, - CORINE Land Cover, - CORINE Major Land Cover Types of Europe, - zdjęcia satelitarne Landsat, - satelitarną mapę użytkowania ziemi Beskidów Zachodnich (Troll 1999), - mapę topograficzną w skali 1:100 000 Wojskowego Instytutu Geograficznego, - ortofotomapę województwa małopolskiego. 36 5.1.1. Global Land Cover Characterization Data Base Global Land Cover Characterization Data Base (GLCC) to globalna baza danych o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu. Składa się z warstw rastrowych o rozdzielczości przestrzennej 1 km, uzupełnionych dodatkowymi danymi atrybutowymi. Baza danych jest udostępniona na serwerze U.S. Geological Survey EROS Data Center pod adresem: http://edcwww.cr.usgs.gov. Jest ona efektem interpretacji rocznej serii danych AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) z okresu kwiecień 1992— -marzec 1993. Wynikiem analizy wykorzystującej metodę klasyfikacji bezwzorcowej jest jedna z siedmiu przyjętych w bazie danych GLCC klasyfikacji użytkowania ziemi i pokrycia terenu (Loveland i in. 1999; Global... 2000). W większości klasyfikacji używanych w bazie danych GLCC występuje pięć klas lasów, reprezentujących obszary zdominowane przez drzewa o wysokości co najmniej 2 metrów i zwarciu koron wynoszącym 60% lub więcej (Scepan 1999). Global Land Cover Characterization Data Base była przedmiotem innego opracowania autora pracy (Kozak 2003a), tam też znajduje się jej bardziej szczegółowy opis. Dokładność bazy danych GLCC (wydanie pierwsze) była oceniona na 74%, jednakże wartość ta różni się dla poszczególnych klas oraz wykazuje znaczące zróżnicowanie przestrzenne (Scepan 1999). Jak stwierdzono na podstawie porównania GLCC z danymi o użytkowaniu ziemi w Europie (CORINE), lokalne błędy oszacowania lesistości mogą przekraczać 25 punktów procentowych (Kozak 2003a). W pracy wykorzystane zostało drugie wydanie bazy danych GLCC oraz klasyfikacja U.S. Geological Survey Land Use/Land Cover System (zob. załącznik 1), określana dalej jako klasyfikacja USGS. Poza pięcioma klasami lasów, odpowiadającymi większości innych klasyfikacji GLCC, wyróżnionych zostało jeszcze 19 klas, w tym sześć obejmujących użytki rolne i obszary zabudowane (Loveland i in. 1999; Global... 2000). 5.1.2. CORINE Land Cover Baza danych CORINE Land Cover (CLC) jest wynikiem projektu o tej samej nazwie prowadzonego na zlecenie Komisji Europejskiej. Na podstawie interpretacji zdjęć satelitarnych, przede wszystkim Landsat i SPOT, przeprowadzonej przez kraje uczestniczące w projekcie CORINE, powstały jednorodne mapy wektorowe, przedstawiające użytkowanie ziemi i pokrycie terenu większej części Europy dla przełomu lat osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych XX wieku (CLC 1990) oraz dla przełomu XX i XXI wieku (CLC2000). Mapy te odpowiadają szczegółowością i dokładnością mapie w skali 1:100 000. W pracy korzystano ze starszej wersji bazy danych CORINE Land Cover (CLC 1990), gdyż wersja nowsza (CLC2000) dostępna była dopiero w 2005 roku. Zdjęcia satelitarne będące źródłem informacji o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu w CLC 1990 wykonywane były dla różnych krajów w różnym czasie, w większości pod koniec lat osiemdziesiątych i na początku lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, a dla obszaru Polski w latach 1989-1992 (Baranowski, Ciołkosz 1997; The CORINE... 2004). Podlegały one interpretacji wizualnej, a wyróżniane powierzchnie o jednorodnym użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu przypisywano do jednej z 44 klas (zob. załącznik 2), zgrupowanych w trójstopniowym systemie hierarchicznym (Perdigao, Annoni 1997). 37 Na lasy składają się trzy kategorie: lasy liściaste, iglaste oraz mieszane. Są one definiowane jako obszary zajęte przez drzewa o wysokości co najmniej 5 metrów i zwarciu koron co najmniej 30% (Bossard i in. 2000). Minimalną wielkość powierzchni o jednorodnym użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu ustalono na 25 ha (Perdigtlo, Annoni 1997). W pracy wykorzystano dane rastrowe o rozdzielczości przestrzennej 100 metrów, stanowiące wersję oryginalnej mapy CLC⁹. Mapa ta dystrybuowana jest w odwzorowaniu azymutalnym wiemopowierzchniowym Lamberta, z punktem środkowym o współrzędnych 9° długości geograficznej wschodniej i 48° szerokości geograficznej północnej. Przed wykorzystaniem mapy CORINE w dalszej części pracy dokonano niewielkich jej edycji. Objęły one obszary oznaczone etykietą „brak danych” oraz obszar Zbiornika Czorsztyńskiego. Obszary, dla których brak danych, stanowiły niespełna 0,04% powierzchni Karpat Polskich. Były to najczęściej niewielkie powierzchnie położone głównie wzdłuż granicy polsko-czeskiej oraz polsko-słowackiej, którym przypisywano wartości klas występujące w sąsiedztwie. Obszarowi Zbiornika Czorsztyńskiego (oznaczony jako klasa 9: teren budowy) przypisano wartość 41 (wody). 5.1.3. CORINE Major Land Cover Types of Europe Dane o pokryciu terenu CORINE Major Land Cover Types of Europe¹⁰ (CORINE... 1997) stanowią przetworzenie wcześniejszej wersji oryginalnej bazy danych CLC, której opis zamieszczono powyżej, uzupełnionej o dane o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu dla obszaru Szwajcarii oraz Szwecji, nieuwzględnionych w oryginalnej bazie danych CLC. Mapa CORINE Major Land Cover Types of Europe otrzymana została jako mapa rastrowa o rozdzielczości przestrzennej 250 metrów. Legendę CORINE Major Land Cover Types of Europe tworzy siedem klas, w tym jedna klasa lasów. Są one wynikiem agregacji szczegółowej legendy CLC (zob. załącznik 2). 5.1.4. Zdjęcia satelitarne Landsat W pracy wykorzystano następujące zdjęcia satelitarne Landsat: - zdjęcia Landsat TM z 27 września 1985, sceny 188/25 oraz 188/26, - zdjęcie Landsat TM z 19 sierpnia 2000, scena 188/25, przesunięta w osi ścieżki¹¹, - zdjęcie Landsat ETM+ z 20 sierpnia 2000, scena 187/25, przesunięta w osi ścieżki¹². Zdjęcia satelitarne wykonane skanerami Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) i Thematic Mapper (TM) cechuje rozdzielczość przestrzenna w sześciu zakresach spektralnych (trzy zakresy promieniowania widzialnego i trzy bliskiej podczerwieni) równa 30 metrów. Ponadto skaner ETM+ wykonuje zdjęcie w zakresie panchroma- ⁹ Dane otrzymane od European Environment Agency (EEA). ¹⁰ Jak wyżej. ¹¹ Zdjęcie udostępnione przez Wojewódzki Urząd Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej Urzędu Marszałkowskiego Województwa Małopolskiego. ¹² Jak wyżej. 38 tycznym, o rozdzielczości przestrzennej równej 15 metrów. Oba skanery wykonują także zdjęcie w zakresie termalnej podczerwieni: TM z rozdzielczością 120 metrów, natomiast ETM+ z rozdzielczością przestrzenną 60 metrów (Ciołkosz, Kęsik 1989; Lillesand, Kiefer \994; Landsat... 2004). Wykorzystane materiały to zdjęcia ze standardową korekcją radiometryczną i geometryczną, określaną jako poziom IG. Fragmenty zdjęcia 1 są przesłonięte przez zalegające w dnach kotlin śródgórskich mgły, natomiast zdjęcia 2 - przez chmury. 5.1.5. Satelitarna mapa użytkowania ziemi i pokrycia terenu Beskidów Zachodnich W pracy wykorzystano mapę użytkowania ziemi i pokrycia terenu (Troll 1999), wykonaną na podstawie zdjęcia satelitarnego Landsat TM z 1995 roku dla części Beskidów Zachodnich: Beskidu Śląskiego, Małego, Żywieckiego, Średniego, Kotliny Żywieckiej, Pogórza Śląskiego oraz Pogórza Orawsko-Jordanowskiego. Mapa została wykonana metodą hierarchicznej klasyfikacji wzorcowej. Wyróżniono łącznie 11 klas, w tym trzy klasy lasów: lasy iglaste, lasy mieszane i lasy liściaste. Szczegółowa metodyka sporządzenia mapy została zamieszczona w pracy Trolla (1999). 5.1.6. Mapa topograficzna w skali 1:100 000 Wojskowego Instytutu Geograficznego W pracy wykorzystano mapę topograficzną Wojskowego Instytutu Geograficznego (WIG) w skali 1:100 000, która w swoim czasie uznawana była za jedno ze szczytowych osiągnięć kartograficznych (Krassowski, Tomaszewska 1979). Cechowały ją wysoki poziom graficzny i znaczna szczegółowość. Wykorzystano dwa sąsiadujące ze sobą arkusze mapy: arkusz Żywiec (pas 50, słup 28) oraz arkusz Babia Góra (pas 50, słup 29), opracowane w 1933 roku. Arkusz mapy WIG w skali 1:100 000 ma rozciągłość równoleżnikową 30 minut łuku i rozciągłość południkową 15 minut łuku. Oba arkusze obejmują łącznie obszar ciągnący się od pasma Barania Góra-Skrzyczne na zachodzie po dolinę Skawy na wschodzie, o rozciągłości równoleżnikowej 72 km i południkowej 28 km. Współrzędne geograficzne lewego górnego narożnika obszaru przedstawionego na mapach to 18°50’ E, 49°45’ N, prawego dolnego to 19°50’ E, 49°30’ N. Mapy przedstawiają zasięgi podstawowych typów pokrycia terenu dla badanego obszaru na początku lat trzydziestych XX wieku. Zgodnie z legendą mapy, zwarte obszary leśne, podzielone na trzy klasy: las iglasty, las liściasty oraz las mieszany, podkreślone są za pomocą barwnej sygnatury powierzchniowej (kolor zielony), co znacząco ułatwia interpretację wizualną. Oba arkusze uzyskano z działu zbiorów kartograficznych Biblioteki Instytutu Geografii i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu Jagiellońskiego w postaci zeskanowanych obrazów o rozdzielczości 600 dpi¹³. ¹³ Dziękuję Panu mgr. Jerzemu Sokołowskiemu za pomoc i udostępnienie map. 39 5.1.7. Ortofotomapa województwa małopolskiego W pracy wykorzystano ortofotomapę województwa małopolskiego, wykonaną na zlecenie Wojewódzkiego Urzędu Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej Urzędu Marszałkowskiego. Ortofotomapę utworzono na podstawie zdjęć lotniczych wykonanych w latach 1997-2003. W pracy wykorzystano cztery arkusze ortofotomapy (godła zgodne z podziałem arkuszowym mapy topograficznej w skali 1:10 000 w układzie współrzędnych „1992”): M34-77-Ca4, M34-88-Ab4, M34-88-Bb2 i M34-89-Ba4. Pierwszy arkusz wykonano na podstawie zdjęć lotniczych z 1997, drugi i czwarty na podstawie zdjęć z 2003 roku, natomiast trzeci na podstawie zdjęć z 1998 roku. Ortofotomapy otrzymano w postaci cyfrowej jako bitmapy w układzie współrzędnych „1992”, w kolorach naturalnych. Arkusz ortofotomapy obejmuje powierzchnię około 4,5 x 4,5 km. Przestrzenna rozdzielczość ortofotomapy wynosi 0,75 metra. Tak więc szczegółowość ortofotomapy odpowiada skali 1:10 000 lub wyższej. 5.2. Dane wysokościowe W pracy wykorzystano następujące modele wysokości: - model wysokości GTOPO30, - model wysokości Beskidów Zachodnich (Kozak i in. 1999c), ’ - model wysokości SRTM. 5.2.1. GTOPO30 GTOPO30 to rastrowy model wysokości o rozdzielczości 30 sekund łuku (około 1 km), utworzony w ramach projektu kierowanego przez U.S. Geological Survey (GTOPO30... 1996). Jest udostępniany przez U.S. Geological Survey Earth Resources Observation System (EROS) Data Center (http://edcwww.cr.usgs.gov). Do tej pory jest to powszechnie używane źródło informacji o zróżnicowaniu wysokościowym powierzchni Ziemi. Model został szerzej omówiony w innej publikacji autora (Kozak 2004a), poniżej zamieszczono tylko najistotniejsze informacje. Model GTÓPO30 utworzono dzięki kompilacji wielu źródeł¹⁴. Największe znaczenie miały: Digital Terrain Elevation Data (DTED), U.S. Geological Survey Digital Elevation Model (USGS DEM) oraz Digital Chart of the World (DCW). Łącznie źródła te obejmowały 87% obszarów lądowych Ziemi. Pozostałe uzupełniały lokalne braki w Azji Południowo-Wschodniej, Oceanii oraz Ameryce Południowej (GTOPO30... 1996). Pierwsze dwa wymienione źródła to modele rastrowe o rozdzielczości 3 sekund łuku (90 m), zgeneralizowane dla potrzeb modelu GTOPO30 do niższej rozdzielczości. Trzecie źródło, Digital Chart of the World, to mapa wektorowa wywodząca się z map ¹⁴ Już po zakończeniu pracy udostępniona została nowa wersja modelu GTOPO30, utworzona na podstawie danych wysokościowych zebranych w ramach projektu SRTM, które znacząco poprawiły jakość modelu globalnego. Nowy model GTOPO30 dostępny jest w intemecie pod adresem: ftp://e0dps01u.ecs. nasa.gov/srtm. 40 amerykańskich w skali 1:1 000 000, o cięciu poziomicowym od 75 metrów na nizinach do 300 metrów na obszarach wyżynnych i górskich. Otrzymano z niej model rastrowy, za pomocą specjalnie opracowanego algorytmu. Bezwzględny błąd wysokości modelu utworzonego na podstawie DC W określono na 160 metrów, natomiast dla modelu pochodzącego z danych rastrowych o wyższej rozdzielczości na 30 metrów (GTO-PO30... 1996). Dla potrzeb pracy korzystano głównie z tej części modelu GTOPO30, która została utworzona z danych rastrowych o wyższej rozdzielczości. 5.2.2. Model wysokości Beskidów Zachodnich Model wysokości Beskidów Zachodnich został utworzony w ramach projektu badawczego „Przemiany środowiska przyrodniczego zachodniej części Beskidów pod wpływem antropopresji” (PB 451/P04/95/09). Model rastrowy o rozdzielczości 30 metrów powstał dzięki interpolacji wartości wysokości dla pikseli mapy na podstawie wektorowej mapy poziomicowej, otrzymanej z map w skali 1:50 000 (Kozak i in. 1999c). 5.2.3. SRTM Model wysokości będący efektem projektu Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) opiera się na metodyce interferometrii radarowej (Rabus i in. 2003). Dane radarowe zebrane w lutym 2000 roku z powierzchni Ziemi pomiędzy równoleżnikami 60° N i 56° S przetworzono do modelu wysokości obejmującego większą część lądów Ziemi, o rozdzielczości 1 sekundy łuku (około 30 metrów). Zakładana pozioma dokładność modelu wynosi 20 metrów, natomiast pionowa 16 metrów (Rabus i in. 2003). Udostępniany bezpłatnie (np.: ftp://e0dps01u.ecs.nasa.gov/srtm) jest model wysokości zgeneralizowany do rozdzielczości 3 sekund łuku (około 90 metrów). W pracy wykorzystano część modelu obejmującą Karpaty Polskie. Dane surowe, podzielone na 10 arkuszy o wymiarach 1° szerokości geograficznej x 1° stopień długości geograficznej, zostały połączone w jeden model dla obszaru położonego pomiędzy 18° długości geograficznej wschodniej i 23° długości geograficznej wschodniej a 49° szerokości geograficznej północnej i 51° szerokości geograficznej północnej, obejmującego całe Karpaty Polskie¹⁵. Kolejnym krokiem było usunięcie luk, występujących w pokryciu obecnego wydania modelu wysokości SRTM. Brak danych wysokościowych wynikał najczęściej z problemów obliczenia wysokości dla obszarów cechujących się nietypową charakterystyką odbicia fal elektromagnetycznych. Są to na przykład obszary wysokogórskie (w Karpatach Polskich głównie obszar Tatr Wysokich) oraz niektóre powierzchnie wód. Na obszarze Karpat Polskich objęły one 0,02% powierzchni gór. Z reguły były to niewielkie obszarowo plamy, którym przypisana była umowna wartość liczbowa. Korektę tego mankamentu modelu wysokości SRTM przeprowadzono w pracy, wypełniając luki wartościami średnich wysokości ich bezpośredniego otoczenia, za pomocą standardowej techniki filtrowania filtrem średnim. ¹⁵ Dane SRTM zostały wykorzystane tylko w niektórych fragmentach pracy, z uwagi na to, iż udostępniono je dopiero na początku listopada 2003 roku. Analizy i obliczenia wykonywane wcześniej dla innych modeli wysokości nie były powtarzane. 41 5.3. Dane statystyczne Dane statystyczne wykorzystywane w pracy miały charakter pomocniczy i służyły głównie wstępnej analizie problemu zmian użytkowania ziemi w Karpatach oraz stanowiły punkt odniesienia dla założeń prognozy zmian powierzchni lasów. Dane te były także wykorzystywane do analiz porównawczych regionów górskich. 5.3.1. Dane o użytkowaniu ziemi i powierzchni lasów w jednostkach podziału administracyjnego Polski W pracy wykorzystano dane o użytkowaniu ziemi w gminach Polski w latach 1995— -2000 otrzymane z Banku Danych Regionalnych Głównego Urzędu Statystycznego {Bank... 2000) oraz dane o powierzchni odłogów na gruntach ornych w województwach w roku 2000 i o planowanej powierzchni zalesień w latach 2001-2020 w powiatach, załączone do aktualizacji Krajowego Programu Zwiększenia Lesistości {Krajowy... 2003). 5.3.2. Wskaźnik rozwoju społecznego krajów świata Wskaźnik rozwoju społecznego {Human Developement Index, HDI) jest syntetyczną miarą rozwoju społecznego, obliczaną na podstawie średniej długości życia, poziomu edukacji oraz produktu krajowego brutto na osobę {Human... 2003). Wskaźnik HDI szacowany jest dla wszystkich krajów świata przez UNDP {United Nations Development Programme), agendę Organizacji Narodów Zjednoczonych. W pracy wykorzystano wartości HDI dla 1990 roku, gdyż odpowiadają one pod względem aktualności danym o użytkowaniu ziemi, analizowanym w nawiązaniu do wskaźnika rozwoju społecznego (CORINE Major Land Cover Types of Europe oraz Global Land Cover Characterization Data Base). 6. METODY PRACY Badania prowadzono w trzech różnych skalach przestrzennych. W skali najmniejszej traktowano Karpaty Polskie jako część Karpat Zachodnich oraz Karpat Wschodnich i porównywano je z innymi pasmami górskimi świata. W tej skali używano materiałów o najmniejszej rozdzielczości przestrzennej, od 250 metrów do 1 kilometra, wykorzystując w części metodykę wypracowaną we wcześniejszych pracach (Kozak 2001; Kozak, Troll 2002). W skali pośredniej sporządzono prognozę zmian dla całego obszaru badań. W tej skali używano materiałów o rozdzielczości przestrzennej 100 metrów. W skali największej badania prowadzono dla trzech fragmentów Karpat (ryc. 6.1, obszary 1, 2, 3), których wybór wynikał przede wszystkim z dostępności materiałów kartograficznych, także w postaci cyfrowej. W tej skali używano materiałów o największej rozdzielczości przestrzennej, od 30 do 90 metrów. Szczegółowe omówienie postępowania badawczego przedstawiono poniżej w rozdziałach 6.1-6.3. W pracy wykorzystano możliwości oferowane przez oprogramowanie do przetwarzania informacji geograficznej (określane często mianem programów GIS). Zastosowano je do badań zmian rozmieszczenia lasów, badań porównawczych rozmieszczenia lasów w górach oraz do symulacji zmian lesistości obszarów górskich. Korzystano z różnych programów umożliwiających przetwarzanie informacji geograficznej, w zależności od możliwości oprogramowania oraz od określonych potTzeb. Przetworzenia zdjęć satelitarnych oraz badanie zmian rozmieszczenia lasów, wykorzystujące różne techniki nakładania map, wykonywano w programie ERDAS Imagine, wersja 8.2. Za pomocą tego samego oprogramowania wykonano badania porównawcze, wymagające nakładania map przedstawiających różne cechy środowiska, jak również większą część pracy związanej z symulacją zmian lesistości. Do tego ostatniego zagadnienia wykorzystano także program Idrisi32, wersja 2. Digitalizację zeskanowanych map i edycję treści wektorowych na monitorze wykonywano w programie ArcView, wersja 3.2. Program ten wykorzystano także do wyznaczenia w Karpatach Polskich dorzeczy, wykorzystanych w symulacji zmian lesistości. Do nadawania pożądanych odwzorowań kartograficznych materiałom cyfrowym wykorzystywano program ARC/INFO, wersja 7.1.2. Obliczenia statystyczne wykonywano za pomocą arkusza kalkulacyjnego Excel. 44 6.1. Metody badań zmian powierzchni lasów w Karpatach W badaniu zmian powierzchni lasów karpackich w czasie wykorzystano model określany w literaturze jako model „stop-klatki” (snap-shot model; Peuquet 1999). Model ten pozwala na wykrycie i opis zmian zachodzących w środowisku przyrodniczym w pewnym przedziale czasowym, poprzez porównanie ze sobą stanu środowiska na początku i na końcu badanego okresu. Podobnie charakteryzowane jest postępowanie w czasie detekcji przemian na podstawie zdjęć satelitarnych (change detection) - jako identyfikacja różnic w stanie obiektu obserwowanego w różnym czasie (Singh 1989). W modelach „stop-klatki” wykorzystywana jest metoda nakładania map, tak więc wyniki pracy uzależnione są w dużym stopniu od dokładności materiałów wejściowych, ich porównywalności i stopnia generalizacji. Dotyczy to różnych materiałów źródłowych wykorzystywanych w badaniach przemian środowiska, w szczególności map historycznych, o niskiej, często nieznanej dokładności, i nieznanym stopniu zniekształcenia materiału, na którym wydrukowana jest mapa. Interpretacja wyników wymaga w takich wypadkach znacznej ostrożności (Trafas 1975; Petit, Lambin 2002). W detekcji przemian na podstawie zdjęć satelitarnych mówi się w tym wypadku o maksymalizacji ilorazu sygnał-szum (signal-to-noise ratio), czyli o takim postępowaniu, które eliminuje różnice pomiędzy zdjęciami satelitarnymi wynikające z różnego typu efektów ubocznych, na przykład związanych z technologią pozyskiwania zdjęć satelitarnych, a eksponuje różnice będące efektem faktycznych przemian środowiska (Coppin, Bauer 1994, 1996). Badaniami objęto dwa zagadnienia: zmiany powierzchni lasów w XX wieku oraz współczesne zmiany na obszarze użytków rolnych, związane z ich porzucaniem i wkraczaniem lasu na obszary porzucone. Wyniki analizy zmian odniesiono do przestrzennego zróżnicowania wysokości bezwzględnej. W obu wypadkach tok pracy sprowadzał się do porównania odpowiednio przetworzonych zbiorów danych przestrzennych o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu z początku oraz z końca badanego okresu. Na tok pracy składały się następujące czynności: 1) korekcja i dopasowanie geometryczne materiałów źródłowych, 2) dopasowanie treści materiałów źródłowych pod kątem konkretnej informacji o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu, 3) nałożenie na siebie przetworzonych materiałów źródłowych i analiza zmian, 4) odniesienie zmian do zróżnicowania wysokości bezwzględnej. Pierwsze trzy czynności stanowią standardową procedurę w przetwarzaniu zdjęć satelitarnych w celu detekcji zmian (Coppin, Bauer 1996; Coppin i in. 2004)¹⁶, ale są stosowane także wtedy, gdy w badaniach używa się innych materiałów niż zdjęcia satelitarne. Zasadnicze znaczenie dla poprawności postępowania i rzetelności wyników etapu trzeciego mają etapy pierwszy i drugi, warunkujące geometryczną oraz tematyczną zgodność materiałów źródłowych, co często podkreśla się w metodyce opracowań zmian użytkowania ziemi wykorzystujących różnego typu dane (Bielecka, Cioł-kosz 2002; Kozubek 2002; Petit, Lambin 2001, 2002). Czwarty etap wynikał ze specyfiki pracy i założonego celu badań. ¹⁶ W tym wypadku czynnościom wymienionym w punkcie 2 odpowiada korekcja radiometryczna. 45 W badaniach zmian powierzchni lasów w XX wieku oraz współczesnych zmian użytkowania rolniczego związanych z porzucaniem użytków rolnych i wkraczaniem lasu na obszary porzucone wykorzystywane były, jako źródła informacji o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu, różnego typu materiały (rozdz. 5). W pierwszym z wymienionych zagadnień były to mapy, natomiast w drugim - nieprzetworzone zdjęcia satelitarne. Tak więc pomimo tego, iż w każdym wypadku występowały wyżej wymienione cztery etapy, tok postępowania różnił się w szczegółach, a czasem kolejnością wykonania poszczególnych czynności. W związku z tym został on omówiony osobno dla każdego z zagadnień, w kolejnych rozdziałach (6.1.1 oraz 6.1.2). 6.1.1. Metody badań zmian powierzchni lasów za pomocą map Poniżej przedstawiono tok postępowania prowadzący do uzyskania przestrzennego obrazu zmian rozmieszczenia lasów pomiędzy latami trzydziestymi XX wieku a jego schyłkiem w wybranym regionie Karpat. Wykorzystana została metoda nakładania map, jedna z najpowszechniej stosowanych w geografii metod badania zmian środowiska. W badaniach zmian powierzchni lasów wykorzystał ją na przykład Maruszczak (1951). Nakładanie map stanowi jedną z podstawowych operacji realizowanych przez oprogramowanie GIS (Widacki 1997, s. 46-48). 6.1.1.1. Obszar i materiały Badania przeprowadzono dla wycinka Karpat, obejmującego część Beskidu Śląskiego, Małego, Żywieckiego i Średniego, Kotliny Żywieckiej oraz północną część Pogórza Orawsko-Jordanowskiego. Wycinek ten obejmuje także fragmenty niektórych z wymienionych regionów położone na Słowacji (ryc. 6.1, obszar 1). W odniesieniu do Karpat Polskich jest to obszar o typowych układach użytkowania ziemi oraz historii zmian użytkowania, związanych z kolonizacją gór oraz transformacją gospodarczą w okresie po drugiej wojnie światowej. W badaniach wykorzystano mapę topograficzną WIG-u (zob. rozdz. 5) oraz satelitarną mapę użytkowania ziemi Beskidów Zachodnich (Troll 1999; zob. rozdz. 5). Przedstawiają one zasięg lasów na badanym obszarze w latach trzydziestych i dziewięćdziesiątych XX wieku. W tym drugim wypadku można przyjąć, iż zmiany użytkowania ziemi wywołane transformacją społeczno-ekonomiczną w tym dziesięcioleciu nie są jeszcze odzwierciedlone w postaci przesunięć granicy rolno-leśnej oraz granicy pasterskiej, z uwagi na krótki czas, jaki upłynął od początku transformacji społeczno--gospodarczej w Polsce do wykonania zdjęcia satelitarnego (lipiec 1995), będącego podstawowym źródłem danych dla mapy użytkowania ziemi. Do analizy zależności zmian powierzchni leśnej i rzeźby terenu wykorzystano model wysokości Beskidów Zachodnich (Kozak i in. 1999c; zob. rozdz. 4). 6.1.1.2. Wydzielenie tożsamych klas użytkowania ziemi Na podstawie map topograficznych WIG-u wyróżniono dwie klasy użytkowania ziemi i pokrycia terenu: lasy oraz użytki nieleśne. Granice kompleksów leśnych przedstawionych na arkuszach mapy WIG-u (lasów iglastych, liściastych oraz mieszanych trakto 46 wanych łącznie) zostały zdigitalizowane w czasie zajęć dydaktycznych przez studentów Instytutu Geografii i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu Jagiellońskiego. Wynik tej pracy został poddany edycji, polegającej na korekcie granic na podstawie zeskanowanych podkładów. Wynikowe dane wektorowe zostały przetworzone do postaci rastrowej z rozdzielczością przestrzenną 30 metrów, zgodną z rozdzielczością przestrzenną wykorzystywanej mapy satelitarnej użytkowania ziemi oraz modelu wysokości Beskidów Zachodnich. Mapę satelitarną użytkowania ziemi (Troll 1999) poddano niewielkim modyfikacjom. Dokonano agregacji klas użytkowania ziemi i pokrycia terenu do dwóch klas, odpowiadających tematycznie klasom wydzielonym na mapie topograficznej: lasów oraz użytków nieleśnych. Do klasy lasów zaliczono, poza lasami, także wylesienia powstałe w wyniku zamierania lasów oraz klasę torfowisk. Powodem zaliczenia do klasy lasów również wylesień było to, iż zmiana pokrycia terenu nie wynika ze zmiany sposobu użytkowania ziemi, lecz ma charakter chwilowy i wynika z punktowego, choć intensywnego zamierania lasów. Własne obserwacje terenowe, prowadzone między innymi na Skrzycznem w Beskidzie Śląskim, wskazują zresztą na dość szybkie odtwarzanie powierzchni leśnej w rejonach dotkniętych zamieraniem lasów w latach osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych XX wieku. W przypadku klasy torfowisk analiza mapy satelitarnej wskazuje, iż są to z reguły niewielkie powierzchnie, położone w kompleksach leśnych i najczęściej o leśnym użytkowaniu. 6.1.1.3. Dopasowanie geometryczne Rastrowa mapa lasów, uzyskana na podstawie mapy topograficznej WIG-u, została zrektyfikowana do układu współrzędnych „1942”, w którym wykonana jest satelitarna mapa użytkowania ziemi oraz model wysokości. Rektyfikację wykonano dla obu arkuszy mapy topograficznej niezależnie, stosując wielomian pierwszego stopnia, wyliczony na podstawie zestawu 17 punktów kontrolnych. Wybrano taką metodę, gdyż pozwala ona zmniejszyć nieprzewidywalne błędy związane z deformacją mapy papierowej. Średni błąd kwadratowy {root mean square error, błąd RMS) rektyfikacji arkuszy mapy w obu wypadkach był zbliżony i wynosił 58 metrów dla arkusza Żywiec oraz 46 metrów dla arkusza Babia Góra. Po rektyfikacji do układu współrzędnych „1942” mapy lasów pochodzące z poszczególnych arkuszy połączono. 6.1.1.4. Nakładanie map Mapy lasów i obszarów nieleśnych dla roku 1933 oraz 1995 nałożono na siebie, tworząc mapę zmian powierzchni leśnej. Otrzymano w ten sposób cztery klasy: - [1]: lasy bez zmian w okresie 1933-1995, - [2]: użytki nieleśne bez zmian w okresie 1933-1995, - [3]: obszary wylesione w okresie 1933-1995, - [4]: obszary zalesione w okresie 1933-1995. Klasy [1] i [2] określają obszar, na którym w badanym okresie nie nastąpiła zmiana lasów na użytki nieleśne lub zmiana użytków nieleśnych na lasy. Klasy [3] i [4] odnoszą się do terenu, na którym w badanym okresie doszło albo do zamiany lasów na użytki nieleśne, albo też do zamiany użytków nieleśnych na lasy. 47 Przy stosowaniu metody nakładania map mapę wynikową cechują błędy będące iloczynem błędów map wejściowych. Tak więc zamiana lasów na użytki nieleśne lub odwrotnie reprezentowana na mapie zmian może albo wynikać z przemian, które faktycznie miały miejsce na badanym obszarze, albo z błędów obu map wejściowych i błędów, do których dochodzi na etapie ich przetworzenia. Na duże prawdopodobieństwo wystąpienia błędów przy wykorzystaniu metody nakładania map zwracają uwagę Fuller i in. (2003). Jedną z prostych możliwości korekty i usunięcia przynajmniej części błędów mapy utworzonej metodą nakładania map jest jej generalizacja, polegająca na odrzuceniu powstałych po nałożeniu map wielokątów o powierzchni mniejszej od przyjętej wartości progowej (Petit, Lambin 2001, 2002; Fuller i in. 2003). Wartość progowa powinna wynikać z poziomu generalizacji obu map wejściowych oraz szacunku błędu ich nałożenia. Błąd nałożenia dla poszczególnych arkuszy wynosił 46-58 metrów, natomiast jako dokładność delimitacji granic kompleksów leśnych na mapie topograficznej WIG-u przyjąć można 1 milimetr, co odpowiada 100 metrom w terenie. Jakkolwiek satelitarna mapa użytkowania ziemi podlegała ogólnej weryfikacji, dokładność wyznaczenia przebiegu granicy kompleksów leśnych nie była szacowana. Nieznany jest także błąd wynikający z deformacji materiału, na którym wydrukowano mapy topograficzne. W związku z tym zgeneralizowano mapę wynikową, przyjmując wartość progową równą 5 ha, a więc wyższą, niż wynikałoby to ze znanych błędów materiałów wejściowych i ich przetworzenia, przede wszystkim w oparciu o wizualną analizę efektów generalizacji na mapie wynikowej. 6.1.1.5. Analiza relacji zmiany powierzchni lasów do wysokości bezwzględnej Analizowano następujące wskaźniki zmian powierzchni lasów: - lesistość na początku badanego okresu: LP = ([l]+[3])/([l]+[2]+[3]+[4]), - lesistość na końcu badanego okresu: U = ([l]+[4])/([l]+[2]+[3]+[4]), - zmiany lesistości w badanym okresie: zlZ. — Lₚ, - udział obszarów zalesionych po 1933 roku w powierzchni nieleśnej z roku 1933: Z = [4] / ([2]+[4]), - udział obszarów wylesionych po 1933 roku w powierzchni leśnej z roku 1933: W=[3]/([l]+[3]), - średnie roczne tempo zmian powierzchni leśnej według wzoru przyjętego przez FAO (Puyravaud 2003): gdzie Ai oznacza początkową powierzchnię leśną ([l]+[3]), Ai - końcową ([l]+[4]), natomiast t\ i odpowiednio rok pomiaru początkowego (1933) i końcowego (1995). 48 Wskaźniki zmian obliczono dla 50-metrowych klas wysokości wygenerowanych z modelu wysokości, poczynając od wartości 300 m n.p.m., oraz dla kwadratowych pól podstawowych o boku 3 km. Dla pól podstawowych obliczono także średnią wysokość. Obliczone w polach podstawowych wartości wskaźników zmian powierzchni leśnej oraz średnie wysokości poddano analizie statystycznej (korelacja oraz regresja) dla określenia siły związku pomiędzy procesami zmian powierzchni leśnej a wysokością bezwzględną. Pola podstawowe posłużyły także do wykonania map zmian rozmieszczenia lasów za pomocą techniki kartogramu. Analizę przeprowadzono zarówno dla danych niezgeneralizowanych, jak i zgenera-lizowanych. Miało to na celu sprawdzenie, czy wykryte zależności ulegają istotnym zmianom w efekcie generałizacji, co prowadziłoby do wniosku, iż są one efektem błędów materiałów wejściowych i zastosowanych metod. Analizę prowadzono na całym obszarze wspólnym dla satelitarnej mapy użytkowania ziemi, mapy lasów utworzonej na podstawie arkuszy mapy topograficznej WIG-u oraz modelu wysokości, z wyłączeniem obszarów położonych powyżej naturalnej górnej granicy lasu na Pilsku i Babiej Górze. Jako wysokość górnej granicy lasu przyjęto wartość 1350 m n.p.m., nieznacznie zaniżoną wobec wartości podawanych w literaturze (np.: Celiński, Wojterski 1963). Ostatecznie powierzchnia badanego obszaru wyniosła 1,9 tys. km². 6.1.2. Metody badań zmian użytkowania ziemi za pomocą zdjęć satelitarnych Porównywanie wieloczasowych serii zdjęć satelitarnych jest szeroko wykorzystywane w badaniach przemian środowiska. Metodyka porównywania zdjęć satelitarnych w celu wykrywania zmian w środowisku jest omawiana w bardzo wielu pracach z zakresu teledetekcji, a użyteczne podsumowania metodyczne przedstawiają między innymi Singh (1989), Coppin i Bauer (1996), Mas (1999), Yuan i in. (1999), Coppin i in. (2004) oraz Lu i in. (2004). Wieloczasowe serie zdjęć satelitarnych są na świecie często stosowane w badaniach zmian powierzchni lasów (np.: Coppin, Bauer 1994; Wulder 1998; Cohen, Fiorella 1999; Lambin 1999; Tucker, Townshend 2000; Wood-cock i in. 2001; Hall, Hay 2003), w tym zmian wynikających z naturalnej sukcesji lasów (Hall i in. 1991; Helmer i in. 2000). Opisywane w tych pracach metody badania zmian lasów nie mają charakteru uniwersalnego, żadna z nich nie jest też optymalna w odniesieniu do całego możliwego zakresu przemian (Coppin, Bauer 1996; Coppin i in. 2004). Postępowanie w trakcie tego etapu badań prowadziło do wyróżnienia wskaźników zmian jaskrawości zdjęć satelitarnych, które interpretowano jako wskaźniki rozwoju roślinności, spowodowane zaniechaniem rolniczego użytkowania ziemi i zapoczątkowaniem procesu wkraczania lasów na grunty rolnicze. Wskaźniki te odnoszono do zróżnicowania wysokości bezwzględnej badanego obszaru. 6.1.2.1. Obszar i materiały Badania przeprowadzono na dwóch obszarach testowych położonych w zachodniej części Karpat Polskich (ryc. 6.1, obszary 2 i 3), obejmujących także niewielkie części Karpat położone na Słowacji. Na obszar 2 składały się fragmenty Beskidu Średniego, Beskidu Małego, Pogórza Orawsko-Jordanowskiego, Beskidu Żywieckiego, Kotliny 49 Żywieckiej oraz Beskidu Śląskiego, i w dużej części pokrywał się on z obszarem 1 (zob. rozdz. 6.1.1). Obszar 3 obejmował Beskid Średni, Beskid Wyspowy, Gorce, Beskid Sądecki, Pogórze Wielickie, Pogórze Ciężkowickie oraz niewielki fragment Beskidu Niskiego. Dla obszaru 2 wykorzystano zdjęcie Landsat TM z 19 sierpnia 2000 roku, natomiast dla obszaru 3 - zdjęcie Landsat ETM+ z 20 sierpnia 2000 roku. Zdjęciem starszym w obu wypadkach było zdjęcie Landsat TM z września 1985 roku (zob. rozdz. 5). Obszar Karpat dostępny do analizy stanowił wspólną część pokrywaną przez zestaw zdjęć, nieprzesłoniętą przez chmury. Jako podkład wysokościowy do analizy wykorzystano dla obszaru 2 cyfrowy model wysokości Beskidów Zachodnich, w układzie odniesienia „1942” (Kozak i in. 1999c), a dla obszaru 3 - model wysokości SRTM (zob. rozdz. 5). Model SRTM został przekształcony do układu odniesienia „1992”, z rozdzielczością przestrzenną równą 90 metrom. Zdjęcie starsze, z końca września 1985 roku, przedstawia użytkowanie ziemi Karpat Zachodnich w drugiej połowie lat osiemdziesiątych XX wieku, tak więc przed rozpoczęciem transformacji gospodarczej w Polsce. Zdjęcia z sierpnia 2000 roku przedstawiają względnie aktualny obraz użytkowania ziemi tego obszaru. Należy nadmienić, iż w czasie wykonywania tej pracy były to najlepsze nowe zdjęcia letnie tej części Karpat, wykonane przez satelitę Landsat. Zdjęcia wykonane zostały w zbliżonej porze roku - latem 2000 roku, a w 1985 roku na początku jesieni, w okresie, gdy nie zaznaczają się jeszcze zmiany fenologiczne związane z nadejściem jesieni. Niemniej przesunięcie w czasie rzędu miesiąca może prowadzić do problemów z porównywalnością zdjęć, w związku z sezonowym zróżnicowaniem użytkowania rolniczego oraz niższym położeniem Słońca nad horyzontem w czasie wykonywania starszego zdjęcia, a więc odmiennymi warunkami oświetlenia. 6.1.2.2. Korejestracja zdjęć i zawężenie obszaru analizy Korejestracja zdjęć satelitarnych prowadzi do ich geometrycznego dopasowania, choć niekoniecznie do nadania im cech kartometrycznych. Dokładność tej procedury ma zasadnicze znaczenie dla detekcji przemian. W literaturze wyrażany jest pogląd, iż średni błąd kwadratowy nałożenia zdjęć przekraczający 0,2 piksela prowadzi do nieuniknionych przeszacowań wielkości zmian. Dotyczy to przede wszystkim obszarów o znacznej heterogeniczności pokrycia terenu. Udział błędnie zidentyfikowanych obszarów, na których nastąpiły przemiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi, rośnie wraz z liczbą wyróżnianych klas (Townshend i in. 1992; Stow 1999; Verbyla, Boies 2000). Korejestracja zdjęcia z 1985 roku do układu współrzędnych zdjęć z 2000 roku została dokonana za pomocą wielomianów rzędu drugiego, wyliczonych na podstawie 32 punktów kontrolnych w przypadku obszaru 2 i 55 punktów kontrolnych w przypadku obszaru 3. Błąd RMS dla obszaru 2 wynosił 0,68 piksela, natomiast dla obszaru 3 -0,75 piksela. W celu przepróbkowania wybrano metodę najbliższego sąsiedztwa. Błąd RMS jest większy niż przyjmowany w literaturze jako neutralny (Stów 1999; Verbyla, Boies 2000), co wynika przede wszystkim z trudności zlokalizowania odpowiednich punktów na badanym obszarze (np. przecięcia większych dróg) oraz ze zniekształceń wiążących się ze zróżnicowaną rzeźbą terenu. 50 Po korejestracji i przepróbkowaniu fragmentów zdjęć z 1985 roku dla obu badanych obszarów wyznaczono części wspólne zdjęć, obejmujące w przybliżeniu¹⁷ 2573 km² (obszar 2) oraz 4019 km² (obszar 3), razem 6592 km². Następnie za pomocą wizualnej interpretacji wyłączono z dalszej analizy obszar przesłonięty przez chmury oraz obszary leżące w cieniu rzucanym przez chmury. Dla obszaru 3 wyłączono ponadto z analizy powierzchnie dwóch zbiorników wypełnionych wodą po roku 1985, tj. Zbiornika Dobczyckiego oraz Czorsztyńskiego (ten drugi położony był zresztą na obszarze przesłoniętym przez chmury na zdjęciu z 1985 roku). Powodem było to, iż znaczne i ewidentne zmiany jaskrawości związane z wypełnieniem zbiorników wodą mogły utrudnić wykrycie oraz analizę mniej wyraźnych zmian na obszarach użytkowanych rolniczo. Łącznie analizowano pod względem charakterystyki spektralnej 1410 km² na obszarze 2 i 3216 km² na obszarze 3, razem 4626 km². Wizualna analiza poprawności korejestracji zdjęć satelitarnych dla obszaru 3 wykazała duże błędy na terenach o znacznych deniwelacjach, położonych w obrębie kulminacji Beskidu Wyspowego, Gorców oraz Beskidu Sądeckiego. Przyczyną jest fakt, iż wykorzystano parę zdjęć wykonanych z sąsiadujących ścieżek przelotu satelity Landsat, a ich przekształcenia geometryczne zostały dokonane bez uwzględnienia zróżnicowania rzeźby terenu, z uwagi na brak możliwości wykonania ortorektyfikacji. Ponieważ próby korejestracji za pomocą wielomianów wyższych rzędów, większej liczby punktów kontrolnych oraz niezależnych przekształceń mniejszych fragmentów scen satelitarnych nie pozwoliły na zadowalające zmniejszenie błędów, z analizy obszaru 3 dodatkowo wyłączono kulminacje Beskidu Wyspowego, Gorców i Beskidu Sądeckiego (około 8% całego analizowanego fragmentu zdjęcia)¹⁸. 6.1.2.3. Korekcja radiometryczna Korekcja radiometryczna stanowi niezbędny etap procesu badania przemian na zdjęciach satelitarnych (Chavez 1996; Coppin i in. 2004). Jest to takie przekształcenie jaskrawości zdjęć tworzących serię czasową, aby wartości w całej serii zdjęć były ze sobą porównywalne, tak więc korekcja radiometryczna odpowiada etapowi dopasowania treści materiałów źródłowych pod kątem konkretnej informacji o użytkowaniu ziemi (por. rozdz. 6.1). Wyróżnia się korekcję radiometryczną bezwzględną oraz korekcję radiometryczną względną (Yuan, Elvidge 1996; Furby, Campbell 2001; Song i in. 2001; Du i in. 2002). Pełna korekcja bezwzględna prowadzi do obliczenia albedo powierzchni obrazowanej {surface reflectance’, Chavez 1996; Schowengerdt 1997). Zastosowanie pełnej korekcji bezwzględnej wymaga jednak znajomości stanu atmosfe ¹⁷ Powierzchnia oszacowana jako iloczyn liczby pikseli zdjęcia oraz ich przybliżonej powierzchni, czyli 0,09 ha. ¹⁸ Dopiero w końcowej fazie opracowywania wyników udostępniono bezpłatnie w intemecie w ramach projektu NASA dużą liczbę zdjęć satelitarnych Landsat TM oraz ETM+, zarówno z przełomu lat osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych XX wieku, jak i z lat 2000-2002, między innymi dla obszaru Karpat (np. http://glcf.umiacs.umd.edu). Zdjęcia te podlegały ortorektyfikacji, w związku z czym stanowią doskonały materiał do badań zmian środowiska przyrodniczego (Tucker i in. 2004). Podobny zestaw zdjęć satelitarnych Landsat ETM+ (dla obszaru Unii Europejskiej) został przygotowany w ramach projektu Image2000 (Image... 2004). Warto dodać, iż u podłoża szerszego udostępnienia zdjęć satelitarnych leżała krytyczna ocena niskiego stopnia wykorzystania zgromadzonych danych satelitarnych w badaniach naukowych (np. Gore 1998). 51 ry w chwili wykonania zdjęcia, a także posiadania dokładnego modelu wysokości (Schowengerdt 1997). Także częściowe modele korekcji bezwzględnej, prowadzące do przekształcenia rejestrowanych przez sensor wartości promieniowania do wartości promieniowania emitowanego przez powierzchnię Ziemi (a więc wyeliminowania wpływu atmosfery), wymagają informacji o stanie atmosfery (Chavez 1996; Schowengerdt 1997; Song i in. 2001), zwykle nieosiągalnych dla zdjęć archiwalnych (Furby, Campbell 2001; Du i in. 2002), choć z dobrymi rezultatami stan atmosfery można modelować za pomocą algorytmów dostępnych w różnego rodzaju oprogramowaniu. W tym celu stosuje się także proste metody opierające się na analizie wartości jaskrawości rejestrowanych na zdjęciu. Przykładem jest metoda DOS {Dark Object Subtraction', odjęcie wartości jaskrawości ciemnych powierzchni), która pozwala jednakże wyłącznie na korekcję rozpraszania atmosferycznego (Chavez 1996; Schowengerdt 1997). W związku z trudnościami stosowania korekcji bezwzględnej w badaniach przemian często stosuje się metody korekcji względnej (używane są także określenia „normalizacja” lub „kalibracja”). Wymaga ona dowiązania wartości rejestrowanych na jednym zdjęciu do wartości rejestrowanych na drugim. Można to osiągnąć poprzez proste działania matematyczne, na przykład takie jak metoda średnich, metoda dopasowania maksimum i minimum, metody regresji liniowej (Yuan, Elvidge 1996; Song i in. 2001; Du i in. 2002), lub przez normalizację jaskrawości spektralnych (Tokola i in. 1999). Zdaniem Collinsa i Woodcocka (1996) oraz Coppina i in. (2004) metody korekcji względnej, pomimo swojej prostoty, dają w badaniach przemian rezultaty porównywalne z metodami korekcji bezwzględnej. W związku z tym w pracy zastosowano prostą metodę korekcji względnej: normalizację wartości jaskrawości rejestrowanych na zdjęciu bądź normalizację ich przetworzeń. Jako jedyną metodę korekcji bezwzględnej wykorzystano metodę DOS. Z uwagi na to, iż metody korekcji radiometrycznej można łączyć z technikami analizy zmian, szczegółowy opis procedur zamieszczono w kolejnym rozdziale. 6.1.2.4. Analiza zmian Analiza zmian polega na ilościowej charakterystyce różnic spektralnych pomiędzy obrazami satelitarnymi rejestrowanymi w różnym czasie. Do najczęściej stosowanych metod prowadzących do tego celu zalicza się proste porównania matematyczne wartości jaskrawości tych samych zakresów spektralnych zdjęć tworzących serię wielocza-sową, takie jak różnicowanie (image differencing) i wagowanie (image ratioing), oraz porównania przetworzeń wartości jaskrawości analizowanych zdjęć, na przykład różnicowanie wskaźników wegetacji (vegetation index differencing) czy też analizę składowych głównych (principal component analysis, PCA) (Singh 1989; Lambin 1999; Mas 1999; Coppin i in. 2004; Lu i in. 2004). Metody te pozwalają na wyróżnienie obszarów, na których nastąpiły zmiany jaskrawości, będące efektem zmian w charakterystyce pokrycia terenu, w tym w wyniku zmian użytkowania ziemi. Do analizy zmian wykorzystuje się również różnego typu metody oparte o klasyfikację treści zdjęć, jak na przykład różnicowanie poklasyfikacyjne (post-classification differencing) czy też klasyfikacja serii wieloczasowej (multi-date classification) (Singh 1989; Mas 1999; Coppin i in. 2004; Lu i in. 2004). 52 Zmiany związane z porzucaniem gruntów rolniczych prowadzą do zmian w pokryciu roślinnością w wyniku naturalnej sukcesji. Są to zmiany powolne, stopniowe, które na wieloczasowej serii zdjęć powinny zaznaczać się niewielkimi zmianami jaskrawości pikseli. W związku z tym jako metodę analizy zmian wybrano różnicowanie jaskrawości spektralnych oraz wskaźników wegetacji, które powinny umożliwić uchwycenie niewielkich różnic spektralnych związanych z powoli zachodzącymi zmianami. Nie jest w stanie uchwycić takich procesów często stosowana metoda różnicowania pokla-syfikacyjnego (Rogan i in. 2002), a inne metody - na przykład analiza regresji, analiza składowych głównych - dają zwykle podobne rezultaty jak różnicowanie, lecz są bardziej skomplikowane. W porównaniu treści obu zdjęć w celu określenia zasięgu obszarów, na których zaznaczyły się zmiany związane z rezygnacją z rolniczego użytkowania ziemi, wykorzystano dwie metody: - różnicowania znormalizowanych jaskrawości w zakresie spektralnym TM3 (0,63— -0,69 pm, czerwień), - różnicowanie znormalizowanego wskaźnika wegetacji NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) z uprzednią korekcją radiometryczną zakresów spektralnych TM3 i TM4 (0,63-0,69 pm, 0,76-0,90 pm, czerwień i bliska podczerwień) za pomocą metody DOS. Końcowym etapem analizy zmian było przyjęcie wartości progowych dla obrazów różnic (thresholding-, Singh 1989). Obszary, dla których wartości różnic przekraczały przyjęte wartości progowe, traktowane były jako obszary, na których nastąpiły poszukiwane zmiany pokrycia terenu. Różnicowanie znormalizowanych jaskrawości w zakresie spektralnym TM3 Promieniowanie w zakresie czerwieni (TM3) odpowiada minimum promieniowania roślinności (Lillesand, Kiefer 1994; Schowengerdt 1997) i z tego względu może być używane do monitorowania zmian roślinności. Rozwój szaty roślinnej związany z sukcesją lasu prowadzi do zmniejszenia jaskrawości rejestrowanej w tym zakresie spektralnym. Tak więc zmniejszenie jaskrawości w okresie 1985-2000 może być interpretowane jako wskaźnik rozwoju roślinności, na przykład wskutek stopniowego wkraczania lasu na obszar porzucony. Wartości jaskrawości dla obu zdjęć w zakresie czerwieni znormalizowano za pomocą średniej i odchylenia standardowego, obliczonych dla analizowanego obszaru. Normalizacja jest jedną z metod względnej korekcji radiometrycznej (Tokola i in. 1999), równoznaczną z korekcją metodą średniej i odchylenia standardowego (Yuan, Elvidge 1996). Następnie wykonano obraz różnic wartości znormalizowanych. Różnicowanie znormalizowanego wskaźnika NDVI, z kalibracją metodą DOS Wskaźnik NDVI jest standardową miarą pozwalającą oszacować stopień pokrycia badanego obszaru roślinnością (Ciołkosz, Kęsik 1989; Schowengerdt 1997; McDonald i in. 1998). Jest on używany praktycznie od początku badań teledetekcyjnych wykorzystujących promieniowanie bliskiej podczerwieni. Oblicza się go dla każdego piksela jako iloraz różnicy pomiędzy jaskrawościami w zakresach TM4 i TM3 i sumy jaskrawości w tych zakresach. Z uwagi na rozpraszanie atmosferyczne, przed obliczeniem wskaźnika NDVI dokonano uprzedniej korekcji radiometrycznej zakresów spektralnych TM3 i TM4 obu zdjęć. Korekcję wykonano metodą DOS poprzez odjęcie wartości minimalnej, zareje 53 strowanej w danym zakresie spektralnym w obrębie całej wykorzystanej sceny. Wartości minimalne wyznaczono na podstawie analizy histogramów całych scen satelitarnych. W większości wypadków wartości minimalne (tab. 6.1) cechują zbiorniki wodne lub strome, zacienione stoki położone w Tatrach. Następnie dokonano normalizacji wskaźników NDVI w badanych parach zdjęć, co podobnie jak w przypadku różnicowania jaskrawości dla zakresu czerwieni miało na celu skompensowanie różnic wskaźnika NDVI wynikających z różnych warunków w czasie wykonywania zdjęć. Następnie utworzono obraz różnicy znormalizowanych wskaźników. Tabela 6.1. Minimalne wartości jaskrawości w zakresie TM3 i TM4 dla analizowanych scen satelitarnych Scena TM3 TM4 TM, 188 25/26, wrzesień 1985 6 4 TM, 188 25, sierpień 2000 9 4 ETM+, 187 25, sierpień 2000 19 10 Wyznaczenie wartości progowych Wyznaczenie obszarów, na których nastąpiła zmiana jaskrawości w zakresie czerwieni lub zmiana wartości wskaźnika NDVI, nastąpiło poprzez arbitralne określenie wartości progowej różnicy, poza którą dochodzi do znaczącej zmiany jaskrawości. Jest to postępowanie często spotykane w opracowaniach zmian środowiska za pomocą zdjęć satelitarnych (Rogerson 2001). W przypadku gdy zmiany zachodzą na niewielkiej części badanego obszaru, rozkład wartości różnic jest zbliżony do rozkładu normalnego, co umożliwia wykorzystanie do określenia wartości progowych odchylenia standardowego. Jako próg zmiany przyjęto w pracy wartość jednego odchylenia standardowego od wartości średniej. Wyznaczono w ten sposób trzy klasy (tab. 6.2) dla badanych wskaźników, na podstawie relacji wartości różnicy (x) do wartości średniej różnicy (X) i wartości odchylenia standardowego różnicy (SD): - klasa 1: zmniejszenie jaskrawości w zakresie TM3 lub wskaźnika NDVl:xX+ SD Tabela 6.2. Wyznaczenie klas różnic badanych wskaźników Obszar Klasa zmian Różnica dla zakresu TM3 Różnica NDVI 1 x<-0,71 x < -0,95 obszar 2 2 -0,71 < x < 0,70 -0,95 < x < 0,94 3 x :>0,70 x>0,94 1 x < -0,73 x < -0,97 obszar 3 2 -0,73< x < 0,72 -0,97 < x < 0,96 3 x > 0,72 x > 0,96 54 6.1.2.5. Wybór próby do analizy zmian Zmiany związane z porzucaniem gruntów użytkowanych rolniczo dotyczyć mogą różnych typów użytków rolnych, przede wszystkim gruntów ornych oraz użytków zielonych. Analiza zmian w obrębie gruntów ornych napotyka zasadnicze trudności. Są one związane z różnorodnością zabiegów agrotechnicznych, które mogą wpłynąć na zasadnicze zmiany charakterystyki spektralnej pól w okresie wielu lat, ale bez zmiany formy użytkowania. W pracy porównywano zdjęcia wykonane w różnych miesiącach roku, tak więc w przypadku gruntów ornych dodatkowym komponentem zmian mogły być różnice fenologiczne oraz różnice wynikające z kalendarza sezonowych prac rolnych. W związku z tym zrezygnowano z analizy zmian na obszarach, które w 1985 roku były użytkowane jako grunty ome, i analizy prowadzono dalej tylko dla obszarów użytków zielonych wyznaczonych na zdjęciu z 1985 roku. Obszar użytków zielonych nie podlega zabiegom agrotechnicznym zmieniającym w zasadniczy sposób jego charakterystykę spektralną i stanowił na początku badanego okresu powierzchnię znacznie bardziej jednorodną pod względem spektralnym niż obszar gruntów ornych. Przy delimitacji użytków zielonych założono, iż istotne jest otrzymanie względnie homogenicznej ich próby, rozmieszczonej na całym badanym obszarze. Do ich wyznaczenia wykorzystano klasyfikację wzorcową (nadzorowaną) treści zdjęcia metodą maksymalnego prawdopodobieństwa, dla czterech zakresów spektralnych (TM2, TM3, TM4, TM5) i z użyciem wyłącznie sygnatur spektralnych użytków zielonych, reprezentujących zarówno użytki zielone nisko położonych den dolin, jak i łąki oraz pastwiska górskie. Dla obu badanych obszarów wybrano 5 pól treningowych, zlokalizowanych w dnie Kotliny Żywieckiej (2 pola treningowe), na hali Magurka Radziechowska w Beskidzie Śląskim, na Hali Śmietanowej w Zubrzycy Górnej oraz w górnej części wsi Lipnica Mała. Na podstawie pól treningowych wykonano następnie sygnatury spektralne. Po klasyfikacji odrzucono wszystkie piksele, których odległość od wzorców była wyższa od restrykcyjnie przyjętego progu (wartość % równa 7,78). Dodatkowo, wynik klasyfikacji poddany został wizualnej weryfikacji. W jej wyniku wykluczono z klasy użytków zielonych za pomocą digitalizacji na monitorze piksele położone na obszarze lasów liściastych o małym zwarciu, rosnących na oświetlonych stokach, oraz piksele w obrębie zrębów leśnych. Zastosowana procedura pozwoliła równocześnie na częściowe wyeliminowanie wpływu błędów korejestracji zdjęć na detekcję przemian, poprzez odrzucenie pikseli mieszanych, najczęściej położonych na granicy różnych typów pokrycia terenu. 6.1.2.6. Analiza zmian w relacji do wysokości bezwzględnej Obrazy zmian oraz wynik klasyfikacji użytków zielonych poddano rektyfikacji do układów odniesienia modeli wysokości: układu „1942” dla obszaru 2 oraz układu „1992” dla obszaru 3. Rektyfikacji dla obszaru 2 dokonano za pomocą 11 punktów kontrolnych, transformacją rzędu pierwszego z błędem RMS równym 0,53 piksela. Dla obszaru 3 rektyfikacji dokonano na podstawie 27 punktów kontrolnych, transformacją rzędu pierwszego z błędem RMS równym 0,85 piksela. Z uwagi na znaczną autokorelację przestrzenną modeli wysokości, błędy te nie mają wpływu na wynik analizy relacji zróżnicowania zmian jaskrawości z wysokością bezwzględną. 55 Dalsze badania prowadzono dla obszarów położonych poniżej potencjalnej górnej granicy lasu, którą przyjęto na wysokości 1350 m n.p.m. Dla obszaru 2 analizę pionowego zróżnicowania zmian ograniczono do rejonu objętego przez model wysokości Beskidów Zachodnich (Kozak i in. 1999c)”. Dla obszaru 3 badaniami objęto cały teren analizowany pod kątem zmian. Łącznie analizie zmian poddano 10 725 ha użytków zielonych na modelu wysokości dla obszaru 2 oraz 30 254 ha dla obszaru 3. W 50-metrowych klasach wysokości analizowano udziały powierzchniowe użytków zielonych o zmienionej jaskrawości w zakresie TM3 lub zmienionej wartości wskaźnika NDVI oraz średnie wartości różnic analizowanych wskaźników w okresie 1985-2000. Dodatkowo, dla każdego z obszarów testowych zbadano korelację pomiędzy wysokością bezwzględną a zmianami charakterystyki spektralnej w okresie 1985--2000 za pomocą losowej próby 100 pikseli użytków zielonych. Do kartograficznego przedstawienia zmian jaskrawości wykorzystano pola podstawowe o wielkości 100 x 100 pikseli, dla których obliczono średnie wartości różnic. 6.1.2.7. Weryfikacja Uzyskane wyniki odniesiono do treści cyfrowych ortofotomap obszaru województwa małopolskiego (zob. rozdz. 5), co pozwoliło na częściową weryfikację wyników. Z czterech arkuszy ortofotomapy, którymi dysponowano, dwa pokrywały obszar, na którym przeważał spadek jaskrawości w zakresie TM3 i wzrost wartości NDVI, a pozostałe - obszar o dominacji wzrostu jaskrawości w zakresie TM3 i spadku wartości NDVI. Na terenach objętych przez ortofotomapy i poddanych analizie zmian na serii czasowej zdjęć satelitarnych do weryfikacji wybrano te powierzchnie, na których klasa zmian jaskrawości w zakresie TM3 występuje w co najmniej sześciu z dziewięciu pikseli w sąsiedztwie 3x3 piksele. Wyróżniono łącznie czternaście takich powierzchni na obszarze objętym przez cztery arkusze ortofotomapy, przy czym dla jednego z arkuszy ograniczono liczbę powierzchni do tych, w których warunek ten był równocześnie spełniony dla dwóch sąsiedztw 3x3 piksele położonych obok siebie. Dla tych powierzchni przeprowadzono analizę wizualną ortofotomapy, wyróżniając następujące kategorie użytkowania ziemi i pokrycia terenu: zabudowa i infrastruktura techniczna (1), zabudowa, infrastruktura techniczna oraz użytki rolne (2), użytki rolne (3), użytki rolne, zadrzewienia, zalesienia (4), zadrzewienia, zalesienia (5). Występowanie tych kategorii zestawiono ze stwierdzonym występowaniem spadku lub wzrostu jaskrawości w zakresie TM3. Wyniki oceny analizy zdjęć satelitarnych przedstawiono w tabeli 6.3. Na czternaście analizowanych powierzchni, w czterech nastąpił spadek jaskrawości w zakresie TM3, natomiast w dziesięciu - wzrost jaskrawości. Na podstawie analizy ortofotomap, na powierzchniach, na których nastąpił spadek jaskrawości, stwierdzono występowanie albo użytków rolnych (1 przypadek), albo użytków rolnych, zadrzewień i zalesień (3). Na powierzchniach, na których nastąpił wzrost jaskrawości w zakresie TM3, stwierdzono występowanie użytków rolnych (4 przypadki), użytków rolnych, infrastruktury technicznej i zabudowy (3) oraz infrastruktury technicznej i zabudowy (3). Wyniki ¹⁹ Obliczenia na podstawie tego modelu zostały wykonane, zanim uzyskano model SRTM, obejmujący cały obszar Karpat Polskich. Model SRTM wykorzystano do badań obszaru 3. 56 weryfikacji świadczą o tym, iż spadek jaskrawości wiąże się z występowaniem zale-sień i zadrzewień, natomiast wzrostom jaskrawości towarzyszy zabudowa lub infrastruktura techniczna. Ponieważ na podstawie ortofotomapy nie można ustalić, jaki był stan tych obszarów w połowie lat osiemdziesiątych, stąd też stan zarejestrowany w momencie wykonania ortofotomapy może, ale nie musi określać kierunku zmian, które nastąpiły po 1985 roku. Niemniej, wyniki oceny dają podstawy do wyrażenia przypuszczenia, iż zastosowane metody detekcji zmian z dobrym przybliżeniem przedstawiają proces zmian związanych z porzucaniem użytków rolnych na badanym obszarze. Tabela 6.3. Wyniki weryfikacji analizy zdjęć satelitarnych Kategorie użytkowania ziemi Spadek jaskrawości Wzrost jaskrawości i pokrycia terenu TM3 TM3 infrastruktura techniczna / 0 3 zabudowa użytki rolne / infrastruktura techniczna / 0 3 zabudowa użytki rolne 1 4 użytki rolne / zadrzewienia / zalesienia 3 0 zadrzewienia / zalesienia 0 0 6.2. Metody badań porównawczych Porównania obszarów górskich były prowadzone już od dawna, w celu określenia różnego typu prawidłowości wspólnych dla tych terenów, przede wszystkim dotyczących własności środowiska przyrodniczego (np. Troll 1988), a także aspektów społecznych, ekonomicznych lub też kulturowych (Alpy - Kaukaz... 1980; Guillet 1986; Jeanneret 2001). W przeprowadzonych w pracy badaniach porównawczych rozmieszczenia lasów w wybranych pasmach górskich wykorzystano, poza prostymi metodami nakładania i porównywania map przedstawiających różne cechy środowiska przyrodniczego, metody wnioskowania o zmienności czasowej na podstawie zróżnicowania układów przestrzennych. Jest to ważne narzędzie w badaniach geograficznych, pozwalające na formułowanie hipotez odnoszących się do zmian w czasie na podstawie koncepcji znanej w geografii jako ergodic hypothesis'. „(...) the ergodic hypothesis suggests that, under certain circumstances, sampling in space can be equivalent to sampling through time and that space-time transformations are possible” (Chorley, Kennedy 1971, s. 277). Postępowanie takie jest rozpowszechnione w geografii, a także w innych naukach o Ziemi. Na przykład w odniesieniu do badań użytkowania ziemi w górach, Angelstam i in. (2003) porządkują na osi czasu współczesne wsie karpackie, traktując różne ich typy jako odpowiedniki określonego etapu rozwoju. 57 Tok postępowania w tej części pracy składał się z przygotowania danych dla wybranych obszarów testowych, łączenia treści warstw tematycznych oraz porównania pionowego zróżnicowania rozmieszczenia lasów w wybranych obszarach testowych. Jako wskaźnik pionowego zróżnicowania rozmieszczenia lasów przyjęto udział powierzchniowy lasów w klasach wysokości. 6.2.1. Obszary testowe Pionowe zróżnicowanie rozmieszczenia lasów badano w dwudziestu czterech obszarach testowych, położonych w dwunastu łańcuchach górskich: Alpach, Pirenejach, Karpatach, Apeninach, Starej Pianinie, Kaukazie, Elbursie, Himalajach, Kordylierach Ameryki Środkowej, Andach, Górach Kaskadowych oraz Appalachach (ryc. 6.2; tab. 6.4). Jedenaście obszarów testowych położonych jest w górach Europy, pięć w górach Azji i osiem w górach Ameryki. Wybierano góry położone na obszarach o dostatecznie wysokiej sumie opadów, w których nie występuje dolna granica lasu, tak więc piętro leśne rozciąga się od podnóży gór aż po górną granicę lasu. Dla obszaru testowego położonego na północnym skłonie Kaukazu (obszar 13) przyjęta wysokość podnóża leży powyżej dolnej granicy lasu w tym regionie, przebiegającej na wysokości 500 m n.p.m. (Henning 1972). Wybrane obszary testowe w większości cechują się długim okresem użytkowania przez człowieka. Tylko w wypadku obszarów testowych położonych w górach Ameryki okres użytkowania jest krótszy lub też sięgające setek lub tysięcy lat użytkowanie obszaru zostało przerwane przez zniszczenie kultur prekolumbijskich i przynajmniej częściowe odtworzenie lasów (Denevan 1992; Williams 2003). Dziewięć obszarów testowych położonych jest na terytorium krajów wysoko rozwiniętych, sześć na obszarze byłych krajów socjalistycznych, pozostałe dziewięć na terytorium krajów rozwijających się. Obszary testowe stanowiły fragmenty łańcucha górskiego o długości wahającej się od dwustu do czterystu kilometrów. W przypadku znacznych różnic wysokości pomiędzy podnóżami, osobno analizowano skłony pasm górskich o jednej dominującej ekspozycji, położone pomiędzy podnóżami gór a głównym wododziałem. Granice każdego z obszarów testowych zostały zdigitalizowane na monitorze, na wyświetlonym podkładzie prezentującym rzeźbę terenu (cieniowanie oraz hipsometria). Głównym kryterium poprowadzenia dolnej granicy obszaru testowego, położonej u podnóża gór, była morfometria. Granica góma - w przypadkach, w których jej wyznaczenie było niezbędne - była prowadzona wzdłuż głównego wododziału. Granice poprzeczne do przebiegu pasma górskiego stanowiły linie proste (ryc. 6.3). Dla każdego z obszarów testowych wyznaczono jego część poddaną analizie, ograniczoną przyjętą wysokością podnóża gór oraz wysokością górnej granicy lasu wyznaczoną na podstawie dostępnej literatury. W ten sposób analizie podlegało całe piętro leśne. ID in CM co O) - CM 23 23 20 V" CM CM <0 CO O o CM V M* T" CO co h- r*. 3 3 CO CM M- h- h* co b- r* r^. O) O) o’ o o" o' o' o" o o O o r*. co CO o O) co ID CO CM co CM CM co M- co M- o o O O o O o o O O o o O O o O o o O o co s ID ID ID h- o co ID M- co CO CO co V" co CM o o O O 00 O o O O O o o O o o o O O o o O) ID CD co o CD CM ID ID co CO CO co CM CO CO o o O O o O o O O O o o o o o O O CM co co co M* T“ ID ID co ID O) co co co O co’ cm’ co’ M7 O co' co’ V“ co' o co M" T" CO co CL 0) 0) co’ c me A T3 c m utan, In pal, Ind staryka staryka /atemal ile, Argt wador lumbia nada tany nama nama iksyk jednoczo £ 0) O co O co > w £ O CO m z 0. X. CL o s o UJ * W N u_* ki ki O <0 <0 ■w a 0) je Wschodni je Środkowe ery Ameryki ery Ameryki ery Ameryki 'ołudniowe, 'ółnocne, skł 'ółnocne askadowe, chy Północn ołudniowy ołudniowy ółnocny ołudniowy ołudniowy achodni ini achodni CO O. CO Q □. N X V* N CO >* <- >» e >* f ióry 1 CO C CO C n C -n Ł >> C >» £ > kłoń co O O or< ort E £ ? - ■o u nd dd kło kło q Í C OT T OT T OT 2Ł OT 2L OT OT < 900 89,2 94,8 89,9 96,7 razem 48,3 52,2 48,2 52,4 Rycina 7.2. Zależność pomiędzy wysokością a wskaźnikami zmian powierzchni leśnej. 1 - wskaźnik wylesiania; 2 - wskaźnik zalesiania; 3 - średnie roczne tempo zmian powierzchni leśnej Figure 7.2. Relation between elevation and forest cover change indices. 1 - deforestation index; 2 -afforestation index; 3 - mean annual rate of forest cover change W rozpatrywanym okresie wyraźny jest wzrost natężenia zalesiania wraz z wysokością, a spadek natężenia wylesiania, wyrażonych wskaźnikami zalesiania (Z) i wylesiania (W). Tendencje takie są identyczne zarówno dla danych zgeneralizowanych, jak i niezgeneralizowanych. Udział zalesień w powierzchni użytków nieleśnych z 1933 roku rośnie od wartości bliskich zeru poniżej 500 m n.p.m. do wartości przekraczających 60% powyżej 900 m n.p.m. Wylesianie zachodzi głównie poniżej 500 m n.p.m., 72 obejmując nawet powyżej 40% powierzchni leśnych na tych wysokościach. Wyżej udział powierzchni wylesionych w powierzchni leśnej z 1933 roku jest znikomy i powyżej 800 m n.p.m. nie przekracza 10%. Wylesianie przeważa nieznacznie nad zalesianiem do 450 m n.p.m., biorąc pod uwagę dane zgeneralizowane, i do 350 m n.p.m., uwzględniając dane niezgeneralizowane. Współczynniki korelacji r Pearsona pomiędzy wskaźnikami zmian powierzchni leśnej a wysokością bezwzględną, obliczone dla pól podstawowych o rozmiarach 3x3 km, są istotne na poziomie poniżej 0,01, niezależnie od tego, czy obliczono je dla danych zgeneralizowanych czy też nie, z wyjątkiem wskaźnika tempa zmian powierzchni leśnej (tab. 7.3), który zależy od początkowej powierzchni leśnej i stąd też ma niższą wartość dla obszarów o wysokiej lesistości, położonych wyżej. Wysokość bezwzględna wyjaśnia 55% przestrzennego zróżnicowania zalesiania oraz 13% wylesiania dla danych zgeneralizowanych, i odpowiednio 60% i 31 % dla danych niezgeneralizowa-nych (ryc. 7.3). DANE NIEZGENERALIZOWANE DANE ZGENERALIZOWANE Rycina 7.3. Zależność pomiędzy średnią wysokością pola podstawowego a wskaźnikami zmian powierzchni leśnej w polach podstawowych. U góry: wskaźnik zalesiania, poniżej: wskaźnik wylesiania Figure 7.3. Relation between mean elevation and forest cover change indices in the areal units. Above: afforestation index, below: deforestation index ID c to to -c co / — / TO to TO E □ I E I ^1 ID V I ID CXJ J, I 'M⁻¿P 0s CXI I cxj I co ID I CXI I CXI ÖT o QP £ ID V I ID o' CXJ I ID I ¿o CXJ I CXI I co ID I CX| I CXJ (D O E "O c TO o' ID I Bibl. Jag. ro GO ro E □ co I CXJ I E 73 Tabela 7.3. Współczynniki korelacji określone dla pól podstawowych (opis wskaźników Z, W, T w tekście) Metoda Wskaźniki zmian przetworzenia powierzchni leśnej danych [Z] [W] [T] Dane niezgeneralizowane1 0,77" -0,55" -0,13* Dane zgeneralizowane2 0,74" -0,36" 0,08 ¹ 235 pól podstawowych; ² 233 pola podstawowe; * poziom istotności <0,1; " poziom istotności < 0,01 Zmiany lesistości (JA) są dodatnie i najwyższe w południowej części badanego obszaru, a najniższe w części północnej, niższej (ryc. 7.5). Udział zalesiania (wskaźnik Z) rośnie wyraźnie w kierunku południowym, zgodnie ze wzrostem wysokości bezwzględnych (ryc. 7.6). Przeciwnie udział wylesiania (wskaźnik IV) - jest najwyższy na niżej położonych obszarach terenu badań (ryc. 7.7). 7.2. Zmiany użytkowania ziemi i pokrycia terenu związane z porzucaniem użytków rolnych i wkraczaniem lasu, na tle zróżnicowania wysokości bezwzględnej Znaczący spadek jaskrawości w zakresie TM3 w okresie 1985-2000 najsilniej zaznacza się w południowej części badanych obszarów, na Pogórzu Orawsko-Jordanowskim, w Beskidzie Żywieckim, w Gorcach oraz w Beskidzie Sądeckim (ryc. 7.8, 7.9). Spadkom jaskrawości w zakresie TM3 odpowiada wzrost wartości NDVI, jednakże klasę wzrostu NDVI cechuje znacznie niższy udział powierzchniowy niż klasę spadków jaskrawości w zakresie TM3. Łącznie dla obszaru 2 spadek jaskrawości w zakresie TM3 dotyczył 11% badanej powierzchni użytków zielonych, natomiast wzrost NDVI -1%, a dla obszaru 3 odpowiednio 11% i 2%. Średnia wartość udziału powierzchniowego obliczona na podstawie obu wskaźników wynosiła 6% dla obszaru 2, a 7% dla obszaru 3. Zmiany jaskrawości wiążą się jednoznacznie z wysokością bezwzględną (ryc. 7.10, 7.11), która w badanej części Karpat wzrasta w kierunku południowym. W zakresie TM3 największy spadek jaskrawości zaznaczył się w południowej części analizowanych obszarów, w najwyższych ich partiach. Tam też udział klasy 1, określającej spadek jaskrawości, jest największy, a klasy 3, określającej wzrost jaskrawości, najmniejszy. Przeciwnie, wartość różnicy wskaźnika NDV1 rośnie wraz z wysokością. Pomimo braku wyraźnych zmian z wysokością udziału powierzchniowego klasy 3 (wzrost NDVI), wyraźnie zaznacza się zmniejszenie udziału powierzchniowego klasy 1 (spadek NDVI). Prawidłowość zróżnicowania obu wskaźników z wysokością potwierdza analiza korelacji pomiędzy wysokością bezwzględną a różnicami jaskrawości w zakresie TM3 oraz różnicami NDVI w okresie 1985-2000, określona dla losowej próby 100 pikseli (tab. 7.4; ryc. 7.12), chociaż wartości współczynników korelacji są dość niskie. Nie 74 znacznie wyższe wartości bezwzględne współczynników zanotowano dla obszaru 3, o istotności na poziomie 0,01. Tabela 7.4. Współczynniki korelacji pomiędzy wysokością bezwzględną a wartościami różnic w zakresie 3 oraz różnic NDVI dla okresu 1985-2000 Wskaźnik Obszar 2 Obszar 3 zakres 3 -0,12 -0,32** NDVI 0,17* 0,33** N = 100; * poziom istotności 0,1; ** poziom istotności < 0,01 Rycina 7.10. Pionowe zróżnicowanie wskaźników zmian jaskrawości użytków zielonych, obszar 2. 1 -udział powierzchniowy klasy 1; 2 - udział powierzchniowy klasy 3; 3 - średnie wartości różnicy w zakresie TM3 i różnicy NDV1 Figure 7.10. Vertical distribution of change indices for grasslands, study area 2.1 - proportion of class 1; 2 - proportion of class 3; 3 - TM3 and NDVI differences 75 Rycina 7.11. Pionowe zróżnicowanie wskaźników zmian jaskrawości użytków zielonych, obszar 3. 1 -udział powierzchniowy klasy 1; 2 - udział powierzchniowy klasy 3; 3 - średnie wartości różnicy w zakresie TM3 i różnicy NDVI Figure 7.11. Vertical distribution of change indices for grasslands, study area 3.1 - proportion of class 1; 2 - proportion of class 3; 3 - TM3 and NDVI differences 76 OBSZAR 2 OBSZAR 3 Rycina 7.12. Relacja wysokość n.p.m. - różnica wartości w zakresie spektralnym TM3 oraz różnica NDVI pomiędzy rokiem 1985 i 2000, dla próby pikseli, dla obszarów 2 i 3 Figure 7.12. Relation between elevation and TM3 and NDVI difference for a sample of pixels, study areas 2 and 3 7.3. Porównanie pionowego zróżnicowania lesistości Karpat z innymi górami świata Średnia lesistość piętra leśnego dla wybranych gór świata (tab. 7.5) jest najniższa na obszarze testowym 21 (Andy Ekwadorskie, 18%), a najwyższa na obszarze testowym 24 (Appalachy Północne, 77%). W większości wypadków lesistość zmienia się od niskich wartości u podnóży gór i w niższej części stoków poprzez wysokie wartości środkowej części piętra leśnego po niższe wartości przy górnej granicy lasu (ryc. 7.13). Szerokość rzeczywistego piętra lasów odniesiona do rozpiętości piętra leśnego zmienia się w znacznych granicach (tab. 7.5). Na obszarach testowych 5, 12, 13, 16, 21 i 22 brak jest go w ogóle. W trzech wypadkach (obszary 15, 18, 24) rzeczywiste piętro lasów obejmuje 90% lub 100% przedziału wysokości od podnóży gór po gómą granicę lasu, będąc praktycznie tożsame z całym piętrem leśnym. Szerokość rzeczywistego piętra lasów jest zależna od średniej lesistości (ryc. 7.14). 77 Tabela. 7.5. Charakterystyka obszarów testowych. Szerokość rzeczywistego piętra lasów w odniesieniu do całego piętra leśnego Średnia Rzeczywiste Średnia Rzeczywiste Lp. lesistość [%] piętro lasów Lp. lesistość [%] piętro lasów [%] [%] 1 54 60 13 46 0 2 58 70 14 58 60 3 69 70 15 68 90 4 50 20 16 28 0 5 44 0 17 61 70 6 53 40 18 65 90 7 62 60 19 54 30 8 47 20 20 60 60 9 48 30 21 18 0 10 49 40 22 21 0 11 48 50 23 63 70 12 33 0 24 77 100 Wartość całki hipsometrycznej dla badanych obszarów górskich waha się od 12% dla obszaru testowego 24 do 49% dla obszarów 14 oraz 20 (por. tab. 6.4). Wartość całki hipsometrycznej jest skorelowana ujemnie ze względną lesistością najwyższych klas wysokości piętra leśnego. Względna lesistość najwyższych klas wysokości jest wyraźnie i istotnie wyższa, a klas najniższych - niższa w pasmach cechujących się niską wartością całki hipsometrycznej, chociaż w tym drugim wypadku istotność relacji jest niewielka. Brak jest natomiast związku pomiędzy całką hipsometryczną a lesistością klas środkowych piętra leśnego (ryc. 7.15). Wraz ze wzrostem wartości całki hipsometrycznej maleje także szerokość rzeczywistego piętra lasów, chociaż związek ten cechuje niski współczynnik determinacji (/c = 0,09) i niski poziom istotności. Brak natomiast istotnego związku pomiędzy całką hipsometryczną a średnią lesistością piętra leśnego; w tym wypadku k wynosi 0,02. Zależności te wynikają z powiązania pionowego rozmieszczenia lasów z ukształtowaniem terenu, co w sposób syntetyczny opisuje całka hipsometryczną, a przede wszystkim z położenia górnej granicy lasu względem charakterystycznego załamania krzywej hipsometrycznej, cechującego wszystkie analizowane obszary górskie. Dla obszarów testowych o wyższych wartościach całki hipsometrycznej (Alpy, Pireneje, Kaukaz, Himalaje, Elburs, Andy i Góry Kaskadowe) krzywa hipsometryczną cechuje się względnie jednorodnym nachyleniem od podnóży aż po górną granicę lasu (ryc. 7.16). Górna granica lasu występuje tu poniżej załamania krzywej hipsometrycznej. Z kolei na obszarach o niskich wartościach całki hipsometrycznej (Appalachy, Karpaty, Apeniny, Bałkany, Kordyliery Ameryki Środkowej) występuje wyraźna dwudziel-ność w obrębie piętra leśnego i podział na łagodne niższe partie oraz strome stoki w wyższych partiach piętra leśnego, a górna granica lasu leży powyżej załamania kr7vwpi hin5nmfttTVCznfti 78 O 20 40 6080 100 0 20406080 100 lesistość (%] lesistość [%] Rycina 7.13. Pionowe zróżnicowanie lesistości w badanych pasmach górskich (objaśnienia numerów obszarów testowych w tabeli 6.4) Figure 7.13. Vertical distribution of forests in studied mountain areas (numbers explained in the table 6.4) 79 Rycina 7.14. Relacja pomiędzy średnią lesistością a szerokością rzeczywistego piętra leśnego całka hipsometryczna (%] Figure 7.14. Relation between mean forest proportion and vertical range of the actual forest belt całka hipsometryczna [%] Rycina 7.15. Relacja pomiędzy całką hipsometryczną piętra leśnego a względną lesistością klas wysokości piętra leśnego (klasy numerowane od najniższej do najwyższej). A - klasa 10; B -klasy 9 i 10; C - klasy 1 i 2; D - klasy 5 i 6 Figure 7.15. Relation between hypsometric integral of the forest belt area and relative forest proportion of selected elevation classes of the forest belt (classes numbered from the lowest to the highest one). A - class 10; B - classes 9 and 10; C - classes 1 and 2; D - classes 5 and 6 80 powierzchnia [%] 1 2 3 4 Rycina 7.16. Krzywa hipsometryczna piętra leśnego wybranych obszarów testowych. Wartość 100% na osi rzędnych określa położenie górnej granicy lasu. 1 - Appalachy (obszar testowy 24); 2 - Karpaty (1); 3 - Alpy (6); 4 - Himalaje (15) Figure 7.16. Hypsometric curves of the forest belt area of selected test sites. 100% at the vertical axis is equal to the timberline elevation. 1 - Appalachians (test site 24); 2 - Carpathians (1); 3 - Alps (6); 4 - Himalaya (15) Z uwagi na związek wartości całki hipsometrycznej, a więc ukształtowania terenu, z lesistością i jej pionowym zróżnicowaniem w piętrze leśnym, całkę hipsometryczną wykorzystano do stratyfikacji porównywanych obszarów testowych, przyjmując jako wartości graniczne 30% i 45%. Przed porównaniem dokonano eliminacji części obszarów testowych z uwagi na podobieństwa pionowego zróżnicowania lesistości, wartości wskaźnika HDI oraz całki hipsometrycznej. Jako kryterium dodatkowe wybrano prawidłowy układ pionowego zróżnicowania lesistości, eliminując te obszary testowe, dla których zróżnicowanie odbiega od typu najczęściej występującego. W ten sposób wyeliminowano obszary testowe: 3, 5, 7, 8, 9, 16, 17, 19 i 21, pozostawiając w każdej klasie wyróżnionej na podstawie całki hipsometrycznej 5 obszarów testowych, o różniących się wartościach HDI, reprezentujących różne regiony górskie (tab. 7.6). Tabela 7.6. Klasyfikacja obszarów testowych ze względu na wartość całki hipsometrycznej. Pogrubioną czcionką oznaczono numery obszarów testowych wybranych do badań porównawczych Całka hipsometryczna < 30% 30-45% Z 45% 1,10,11,17,18,24 2, 3,4, 5,12,13,16,19, 21,22 6, 7, 8, 9,14,15, 20, 23 Porównania pionowego zróżnicowania lesistości oraz szerokości rzeczywistego piętra lasów w odniesieniu do uszeregowania badanych obszarów pod względem HDI przedstawione zostały na rycinie 7.17. Obszary górskie położone w krajach o średnich rangach HDI z reguły cechuje najniższa lesistość. Wyższa lesistość dotyczy obszarów górskich o rangach najwyższych i najniższych, a różnice pomiędzy nimi a obszarami o rangach średnich zaznaczają się przede wszystkim w najniższej i najwyższej części piętra leśnego. Zależności te są wyraźne dla dwóch grup obszarów górskich: o warto- 81 ściach całki hipsometrycznej poniżej 30% i większych od 45%. Podobnie, dla tych dwóch grup największe szerokości rzeczywistego piętra lasów cechują obszary górskie o niskich i wysokich rangach HDI, a niższe - o średnich (ryc. 7.18). Brak jest takich zależności dla grupy obszarów górskich cechującej się wartościami całki hipsometrycznej z przedziału 30-45%. W trzech wypadkach brak jest wykształconego rzeczywistego piętra lasów. Rycina 7.17. Porównanie pionowego zróżnicowania lesistości obszarów testowych w odniesieniu do rang HDI, dla różnych wartości całki hipsometrycznej Figure 7.17. Vertical distribution of forests in test sites, in relation to HDI ranking, for different values of hypsometric integral 82 Rycina 7.18. Porównanie szerokości rzeczywistych pięter lasów (piętro leśne = 100%) dla obszarów testowych o najwyższej (> 45%) i najniższej (< 30%) całce hipsometrycznej, uszeregowanych zgodnie z rosnącą wartością HDI Figure 7.18. Vertical ranges of actual forest belts (forest belt = 100%) for test sites with the highest (> 45%) and the lowest (< 30%) hypsometric integral, ranked according to the increasing value of HDI 83 7.4. Prognoza zmian lesistości Karpat Polskich Powierzchnia lasów na badanym obszarze Karpat Polskich, przyjęta jako powierzchnia początkowa, wynosi 8236,85 km². Powierzchnia obszarów o użytkowaniu rolniczym, które podlegać mogą zalesianiu - 11 097,18 km². Powierzchnie końcowe obu tych klas wynoszą odpowiednio, w przypadku modelu regionalnego - 9697,34 km² i 9636,69 km², natomiast w przypadku modelu lokalnego - 9700,4 km² i 9633,63 km². W obu wypadkach przyrost powierzchni lasów odbywa się w tempie 0,33% rocznie, kosztem powierzchni użytkowanej rolniczo, ubywającej w tempie 0,28% rocznie²⁶. Powierzchnia lasów w 2050 roku sięgnęłaby w ten sposób, niezależnie od modelu, prawie połowy powierzchni Karpat Polskich (48,6%). W obu wypadkach różnice w odniesieniu do wartości obliczanych dla całego regionu są nieznaczne, co wynika z tego, iż każdorazowo wybierano do „zalesienia” tę samą liczbę komórek. Jednakże znaczne są różnice przestrzenne oraz różnice tempa zalesiania i zmian lesistości w profilu pionowym. Wzrost udziału lasów zaznacza się w obu modelach w najwyższych pasmach Karpat (ryc. 7.19). Dotyczy przede wszystkim izolowanych obszarów bezleśnych położonych na dużych wysokościach oraz w sąsiedztwie dużych kompleksów leśnych, praktycznie we wszystkich regionach gór, choć ze znacznie mniejszym natężeniem na obszarze Pogórza Karpackiego niż w Beskidach. Niemniej, w modelu lokalnym wyraźniejszy jest przyrost powierzchni lasów w regionach o mniejszej wysokości bezwzględnej, takich jak Beskid Niski oraz Pogórze Karpackie. Znacznie mniejszy jest też przyrost powierzchni lasów na Podhalu. Zmiany powierzchni lasów odzwierciedla przestrzenne zróżnicowanie wskaźników omówionych w rozdziale 6.1.1. Najintensywniejsze zalesianie i największe zmiany zaznaczyły się w Beskidzie Śląskim, Żywieckim, Wyspowym oraz Sądeckim, a również w Bieszczadach oraz na Pogórzu Spisko-Gubałowskim (ryc. 7.20), choć pomiędzy modelem regionalnym i lokalnym występują dość istotne różnice, dla tego drugiego bowiem znaczne zmiany wystąpiły także w Beskidzie Niskim i w niektórych partiach Pogórza Karpackiego, a przyrost powierzchni lasów w mniejszym stopniu objął Pogórze Spisko-Gubałowskie. Zmiany rozpatrywano także w odniesieniu do wysokości bezwzględnej, analizując wskaźniki zmian powierzchni lasów dla klas wysokości o rozpiętości 50 metrów. Zgodnie z przyjętymi założeniami modelu, tempo zalesiania rośnie wraz z wysokością bezwzględną (ryc. 7.21). Udział obszarów nieleśnych, które podlegają zalesieniu, rośnie od 0% w najniższych partiach gór do 90-100% pomiędzy 750 i 1350 m n.p.m. (model regionalny) lub pomiędzy 1000 i 1350 m n.p.m. (model lokalny). Tylko w najwyższej klasie wysokości, pomiędzy 1350 i 1400 m n.p.m., udział ten jest niższy, ze względu na występowanie obszarów, które wykluczono jako mogące podlegać zalesieniu (np. odsłonięte powierzchnie skalne). Lesistość wyższych partii gór, powyżej 700 m n.p.m., ulegnie w takim wypadku zwiększeniu od wartości wynoszących 72--93% do wartości 95-100% (model regionalny) lub 88-100% (model lokalny). Wzrost ²⁶ Różnica w odniesieniu do przyjętej w założeniu prognozy wartości 0,24% (por. rozdz. 6.3.2) wynika z techniki określania wartości progowej w analizie skumulowanego histogramu. W rzeczywistości liczba komórek, dla których zachodziła zmiana stanu, była zawsze nieznacznie wyższa od przyjętej wartości progowej. 84 lesistości przekraczający 10 punktów procentowych wystąpi w przypadku modelu regionalnego powyżej 550 m n.p.m., z wyjątkiem obszarów położonych pomiędzy 1000 i 1100 m n.p.m., gdzie już w momencie początkowym udział lasów przekraczał 90%. W przypadku modelu lokalnego wzrost lesistości przekraczający 10 punktów procentowych wystąpi już powyżej 450 m n.p.m., ale poza przedziałem wysokości od 1000 do 1100 m n.p.m. wzrost niższy niż 10 punktów procentowych zaznaczy się także pomiędzy 700 i 850 m n.p.m. Wyliczone na podstawie prognozy średnie roczne tempo zmian powierzchni lasów zmieniało się od 0% w najniższych klasach wysokości do wartości przewyższających 0,5% pomiędzy 600 i 750 m n.p.m. w przypadku modelu regionalnego; powyżej było niższe i wynosiło 0,15-0,47%. Podobnie w modelu lokalnym, średnie roczne tempo zmian powierzchni lasów przewyższało 0,5% w przedziale 500-550 m n.p.m., powyżej było niższe i zmieniało się w podobnym zakresie jak w modelu regionalnym. Zmniejszenie tempa przyrostu powierzchni lasów w wyższej części piętra leśnego wynika z tego, iż wyższe piętra cechowała znaczna lesistość już na początku okresu prognozy, a pomiędzy 1050 i 1250 m n.p.m. lesistość osiągała 100% już po pierwszych kilku iteracjach. Zaznaczyły się zmiany rozpiętości rzeczywistego piętra lasów (zgodnie z założeniem przedstawionym w rozdziale 6.2.3 rozumianym jako przedział wysokości, w którym lesistość przekracza 60%) i obniżenie granicy rolno-leśnej o 100 metrów, z 600 m n.p.m. na 500 m n.p.m., w przypadku zarówno modelu regionalnego, jak i lokalnego (ryc. 7.21). Obniżanie granicy rolno-leśnej widoczne jest także na podstawie analizy wyników kolejnych iteracji modelu i porównania pionowego zróżnicowania zalesianej powierzchni (ryc. 7.22). Z upływem czasu (w kolejnych iteracjach) zaznacza się przesunięcie w dół maksimum zalesianej powierzchni. Zaznaczyło się to wyraźniej w modelu regionalnym, gdzie w pierwszym dziesięcioleciu największa powierzchnia była zalesiana w przedziale wysokości 700-750 m n.p.m., w ostatnim -550-600 m n.p.m., natomiast w modelu lokalnym przesunięcie maksimum zalesianej powierzchni nastąpiło z przedziału 550-600 m n.p.m. do przedziału 500-550 m n.p.m. 85 MODEL REGIONALNY 2 1 MODEL LOKALNY 3 Rycina 7.21. Zmiany powierzchni lasów w profilu pionowym; prognoza dla okresu 2000-2050. 1 - lesistość w 2000 r.; 2 - lesistość w 2050 r.; 3 - udział zalesień w powierzchni obszarów nieleśnych z 2000 r. (wskaźnik zalesiania); 4 - średnie roczne tempo zmian powierzchni lasów w okresie 2000-2050 Figure 7.21. Vertical distribution of forest cover changes. Forecast for the period 2000-2050. 1 - forest proportion in 2000; 2 - forest proportion in 2050; 3 - afforestation index; 4 - mean annual rate of forest cover change between 2000 and 2050 86 MODEL REGIONALNY --------- 1 ---------2 ---------3 —......... 4 MODEL LOKALNY ...... 5 Rycina 7.22. Zmiany powierzchni zalesianej oraz lesistości w profilu pionowym w dziesięcioleciach pomiędzy 2000 i 2050 r. 1 - 2000-2010; 2 - 2010-2020; 3 - 2020-2030; 4 - 2030-2040; 5 - 2040-2050 Figure 7.22. Vertical distribution of forest cover changes and forest proportion in the ten-year periods between 2000 and 2050. 1 - 2000-2010; 2 - 2010-2020; 3 - 2020-2030; 4 - 2030-2040; 5 - 2040-2050 8. OCENA WYNIKÓW W ŚWIETLE WYKORZYSTANYCH DANYCH ORAZ ZASTOSOWANYCH METOD Zastosowane metody prowadziły do przestrzennego ujęcia zmian powierzchni lasów w górach i odniesienia tych zmian do zróżnicowania wysokości bezwzględnej. Niemniej, częsta niedoskonałość materiałów wyjściowych, niektóre ograniczenia techniczne oraz przyjęte założenia metodyczne niosły za sobą ryzyko popełnienia różnego typu błędów. Przed merytoryczną dyskusją wyników pracy zdecydowano się więc na ocenę uzyskanych wyników z metodycznego punktu widzenia. W przypadku analizy zmian użytkowania ziemi i pokrycia terenu najpoważniejsze wydają się błędy geometryczne, prowadzące bez względu na zastosowaną technikę nakładania map do błędnej delimitacji obszarów, na których nastąpiły zmiany, bądź ich pominięcia. Błędy geometryczne wynikają z kolei z charakterystyki materiałów (np. nieprzewidywalne błędy arkuszy map WIG-u) lub też z braku możliwości przeprowadzenia ortorektyfikacji zdjęć satelitarnych, która zwiększyłaby dokładność nałożenia na siebie zdjęć na obszarach o dużych deniwelacjach (por. rozdz. 6.1.2.2 i przyp. 18). Nie wydaje się jednak, aby błędy te w zasadniczy sposób wypaczały osiągnięte w pracy wyniki. W przypadku analizy zmian powierzchni lasów w okresie 1933-1995, pomimo rozbieżności w oszacowaniu powierzchni zmian na podstawie danych zgenerali-zowanych i niegeneralizowanych, tendencje zmian powierzchni leśnej i jej zróżnicowanie w profilu pionowym są identyczne. Różnice pomiędzy wartościami wskaźników w klasach wysokości otrzymanymi dzięki analizie danych zgeneralizowanych i niezge-neralizowanych są nieznaczne, a charakter relacji pomiędzy zmianami powierzchni lasów a wysokością bezwzględną jest taki sam w obu wypadkach. Tak więc ewentualne błędy powstające podczas nałożenia map wydają się nie mieć znaczącego wpływu na stwierdzoną zależność pomiędzy zmianami powierzchni lasów a wysokością bezwzględną. W przypadku analizy serii zdjęć satelitarnych, zarówno wyniki weryfikacji, jak i wartości korelacji pomiędzy wysokością bezwzględną a zmianą jaskrawości w okresie 1985-2000, określone dla losowej próby punktów, wskazują, iż wykryte tendencje zmian jaskrawości są wynikiem przemian zachodzących w środowisku, a nie tylko efektem błędów nałożenia zdjęć - co w przypadku niezwykle heterogenicznego użytkowania ziemi i pokrycia terenu w Karpatach mogłoby mieć miejsce. Ponieważ losowa próba punktów dobierana była z wnętrz analizowanych względnie jednorodnych powierzchni użytków zielonych, wpływ błędów geometrycznych na wartość różnicy jaskrawości i jej korelację z wysokością bezwzględną jest dla tak dobranych punktów 88 raczej znikomy. Niemniej jednak stosunkowo niska wartość współczynników korelacji dla próby punktów świadczy o tym, iż bardzo dobre dopasowanie zmienności wybranych wskaźników do zróżnicowania wysokości bezwzględnej, otrzymane podczas analizy całej populacji pikseli, jest zapewne zniekształcane przez błędy nałożenia zdjęć. Wzajemne przesunięcia prowadzą do przynajmniej częściowego nakładania się analizowanych pikseli użytków zielonych na lasy w wyższych partiach analizowanego obszaru oraz na obszary zabudowy rozproszonej w niższych, stąd też dodatkowe wzmocnienie relacji pomiędzy zmianami jaskrawości w czasie a wysokością bezwzględną. Z punktu widzenia niniejszej pracy istotne znaczenie ma udział obszarów o obniżonej jaskrawości w zakresie TM3 lub o podwyższonej wartości wskaźnika NDV1 w obrębie użytków zielonych. O ile w pierwszym wypadku udział ten wynosi na obu analizowanych obszarach 11%, o tyle w drugim otrzymano znacznie niższą wartość, wahającą się w granicach 1-2%. Wydaje się, iż wskaźnik NDVI jest znacznie bardziej czuły na sezonowe zmiany pokrywy roślinnej niż zakres TM3, stąd też wynik jest wypadkową zarówno efektów porzucania użytków rolnych, jak i różnic pomiędzy stanem roślinności wczesną jesienią (zdjęcie z 1985 roku) oraz latem (zdjęcia z 2000 roku), pomimo przeprowadzonej względnej korekcji radiometrycznej obu zdjęć. Najtrudniejsza jest ocena poprawności metod i osiągniętych wyników w zakresie porównania współczesnego rozmieszczenia lasów w profilu pionowym na różnych obszarach górskich. Problemy dotyczyły tu przede wszystkim jakości danych o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu poza Europą (dane GLCC na podstawie zdjęć satelitarnych o niskiej rozdzielczości przestrzennej) i ryzyka, jakie niesie za sobą ich wykorzystanie dla niewielkich obszarów, z reguły stosunkowo heterogenicznych z uwagi na zróżnicowanie rzeźby. Jedynym argumentem na korzyść danych GLCC jest to, iż w czasie przeprowadzania analiz były to jedyne dostępne, porównywalne w skali świata dane o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu. W mniejszym stopniu problemy jakości dotyczyły danych CORINE MLCTE, są one bowiem prostym przetworzeniem oryginalnych danych CORINE, które w badaniach użytkowania ziemi w skali europejskiej oraz regionalnej są używane dość powszechnie (np.: Feranec i in. 2000; Towards... 2001; Bielecka, Ciołkosz 2002). Niezależnie od tego, czy korzystano z GLCC czy też CORINE, wykorzystane dane o użytkowaniu ziemi i pokryciu terenu nie uwzględniają i nie reprezentują zmian zachodzących w samych zbiorowiskach leśnych pod wpływem presji człowieka. W górach, szczególnie na obszarze międzyzwrotniko-wym, może to być na przykład degradacja zbiorowisk leśnych związana z intensywnym wypasem lub pozyskiwaniem drewna opałowego (Ives, Messerli 1989; Rathore i in. 1997; Stevens 2003). Ten aspekt presji człowieka na lasy nie został więc uwzględniony w analitycznej części pracy z uwagi na charakter wykorzystanych danych. Z porównaniem pionowego zróżnicowania lesistości gór strefy umiarkowanej oraz międzyzwrotnikowej wiążą się także trudności wynikające z różnego rozkładu gęstości zaludnienia badanych obszarów. W górach strefy umiarkowanej gęstość zaludnienia najczęściej spada wraz ze wzrostem wysokości bezwzględnej, co dobrze zaznaczone jest na przykład w Alpach (Bätzing i in. 1996), na Kaukazie czy też w Pirenejach (Kozak 2001). Inny układ pionowego zróżnicowania gęstości zaludnienia występuje w górach położonych w klimatach gorących i wilgotnych, gdzie najniżej położone partie gór oraz przedpola są często wylesiane później niż wyżej położone, korzystne dla człowieka partie gór, zasiedlone wcześniej. Na przykład w środkowej części Hi 89 malajów, w zachodnim Nepalu i Indiach wyraźne maksimum gęstości zaludnienia zaznacza się w wyższych partiach gór, położonych pomiędzy 1300-1600 m n.p.m. (Kozak 2001). Współczesne wylesianie najniższego piętra i przedpola Himalajów w Nepalu wiąże się dopiero z ograniczeniem w tym regionie malarii w latach siedemdziesiątych XX wieku i migracjami ludności z wyżej położonych partii gór (FRA 2000... 1999), podczas gdy wyższe pasma Małych Himalajów podlegały intensywnemu wylesianiu już od co najmniej kilkuset lat (Mahat i in. 1986). Skrajny przypadek pod tym względem stanowią centralne Andy, gdzie rozwój cywilizacyjny następował na obszarach położonych w górnej części piętra leśnego oraz powyżej górnej granicy lasu, a kolonizacja niższej części piętra leśnego nastąpiła dopiero w XX wieku (Sarmiento 2002). Stąd też w górach strefy umiarkowanej w piętrze leśnym występuje najczęściej jedno maksimum lesistości w środkowej części piętra, natomiast w górach strefy międzyzwrotnikowej jedno lub dwa maksima, a ich położenia w piętrze leśnym nie cechuje regularność (por. ryc. 7.13). Ten zróżnicowany obraz położenia rzeczywistego piętra lasów w badanych obszarach górskich niewątpliwie utrudnia ich bezpośrednie porównania. Kolejny problem w tej części pracy związany był z przyjęciem jako podstawy szeregowania regionów górskich liniowej koncepcji rozwoju. Jest ona przedmiotem gorącej dyskusji we współczesnej geografii społeczno-ekonomicznej, podlega krytyce lub jest wręcz odrzucana, w jej miejsce natomiast proponuje się alternatywne, równorzędne drogi (trajektorie) zmian społecznych i ekonomicznych (Domański 2004). Co więcej, porządkowanie na osi czasu zakłada pewną kolejność etapów, tymczasem chronologia wydarzeń na badanych obszarach jest do pewnego stopnia względna, zaś historia rozwoju osadnictwa i rolnictwa analizowanych obszarów górskich dość skomplikowana i obejmująca różnej długości przedziały czasowe. Na przykład wylesianie w Himalajach następowało w podobnym czasie jak wylesianie w Appalachach (por.: Ives, Messerli 1989, s. 48 i Williams 2003, s. 222-233), choć przyjęty model sugeruje, iż w tym drugim regionie odbywało się to znacznie wcześniej, jednakże w Himalajach proces ten przeważa w dalszym ciągu, w przeciwieństwie do Appalachów. Znaczącym mankamentem modelu jest także brak odniesienia do okresu intensywnego użytkowania gór przez człowieka. Wartości te zmieniały się w przedziałach od dziesiątek lat (np. Góry Kaskadowe) do setek (np. Karpaty, Appalachy²⁷), a w niektórych przypadkach nawet tysięcy lat (np. Alpy, Kaukaz). W odniesieniu do ostatniego wątku analitycznej części pracy, a więc prognozy zmian lesistości, stwierdzić można, iż model lokalny daje w efekcie znacznie bardziej równomiernie rozłożony w przestrzeni wzrost powierzchni lasów (por. ryc. 7.19 i 7.20). W przypadku modelu regionalnego zaznacza się wyższy wzrost lesistości w niższych partiach gór, kosztem partii wyższych (ryc. 8.1). Niewątpliwie bardziej równomierne rozłożenie wzrostu powierzchni lasów, będące rezultatem modelu lokalnego, jest bardziej przekonujące, lepiej także odpowiada regionalnemu zróżnicowaniu planowanej wielkości zalesień w powiatach w ramach KPZL (Krajowy... 2003). Zaletą modelu lokalnego jest więc niezależne traktowanie mniejszych pól podstawowych. Zbliża to procedurę wyboru obszarów do zalesiania do procesu, jaki odbywa się na szczeblu ²⁷ Dotyczy okresu po 1492 roku. 90 lokalnym (gmina, powiat), gdzie podejmowane są decyzje o przeznaczaniu gruntów pod zalesianie²⁸. wysokość [m n.p.m.] --------- 1 ---------2 ---------3 Rycina 8.1. Prognozowane pionowe zróżnicowanie lesistości w 2050 roku oraz pionowe zróżnicowanie powierzchni zalesień w okresie 2000-2050. 1 - model regionalny; 2 - model lokalny; 3 - różnica pomiędzy modelem regionalnym a lokalnym Figure 8.1. Forecasted vertical distribution of forests in 2050 and area afforested between 2000 and 2050.1 - regional model; 2 - local model; 3 - difference between local and regional models Zróżnicowanie wyników prognozy w zależności od doboru pola podstawowego, dla którego przeprowadzany jest wybór komórek podlegających zalesieniu, to problem określany w literaturze geograficznej jako modifiable areał unit problem (MAUP) (Openshaw 1984, za: Fotheringham i in. 2002, s. 144). MAUP wskazuje na zależność wyników analizy danych agregowanych przestrzennie od doboru i wielkości pola podstawowego, co dobrze ilustruje przeprowadzona prognoza. W wypadku prognozy określone działanie na komórkach macierzy rastrowej (wybór pewnej części komórek) dokonywane jest raz dla całego badanego obszaru, a raz dla siedmiu pól podstawowych, tworzących cały badany region. Dość istotne różnice pomiędzy wynikami pro ²a Z uwagi na to, iż lepiej oceniony został model lokalny, w kolejnych rozdziałach pracy tylko ten model będzie brany pod uwagę i tylko jego wyniki będą uwzględniane w dyskusji. 91 gnozy wskazują na to, iż dobór pola podstawowego ma w tym wypadku równie duże znaczenie jak uwzględnione w prognozie zmienne. Model prognozy prowadzi, jak można przypuszczać na podstawie analizy wizualnej otrzymanego wyniku, do lokalnego przeszacowania przyrostu powierzchni lasów, wyraźnego w niektórych regionach Karpat, przede wszystkim w przypadku modelu regionalnego. Przeszacowane są na przykład zmiany na obszarze parków narodowych, w szczególności tam, gdzie zachowanie cennych przyrodniczo obszarów bezleśnych jest realizowane poprzez aktywne przeciwdziałanie wkraczaniu lasów. Obszary, w których takie działania są podejmowane, należałoby wyłączyć z analizy. Przeszacowane są zmiany na wysoko położonych obszarach Podhala - co zresztą potwierdza pogląd Guzika (1992), iż obszar ten stanowi obecnie pewną anomalię w skali Karpat Polskich z uwagi na znaczną wysokość oraz bardzo małą lesistość - a także na obszarach o silnie rozwiniętej funkcji turystycznej (okolice Zakopanego, Beskid Śląski), w szczególności tam, gdzie wysoko położone obszary bezleśne pełnią funkcje rekreacyjne (narciarstwo) oraz gdzie zaznacza się wzrost powierzchni terenów osadniczych. Błędy przeszacowania przyrostu lasów w niektórych regionach Karpat wynikają głównie z przyjęcia jako najważniejszego kryterium wysokości bezwzględnej. Powodem było także to, iż znaczna część obszarów zabudowy rozproszonej nie jest uwzględniona na mapie CORINE, z uwagi na przyjęty dla tej mapy stopień generalizacji. Wpłynęło to na przeszacowanie powierzchni zalesień na obszarach cechujących się dużą gęstością zaludnienia, ale o znacznym rozproszeniu osadnictwa, i osłabiło w modelu prognozy siłę warunku cząstkowego związanego z występowaniem obszarów zabudowanych. Niedoszacowanie powierzchni obszarów zabudowanych jest zresztą często podnoszonym mankamentem danych CORJNE (np. Towards... 2001). Ze względu na generalizację mapy CORINE i niedoszacowanie faktycznej powierzchni obszarów zabudowanych nie zdecydowano się na wbudowanie do modelu prognozy zmian związanych z rozprzestrzenianiem się terenów osadniczych, co równocześnie pociągałoby za sobą modyfikacje przestrzennego zróżnicowania lesistości, zapewne z dodatnim wpływem na jakość prognozy. Przeszacowanie przyrostu powierzchni lasów na wymienionych obszarach prowadzi, wskutek przyjętej konstrukcji modelu, do niedoszacowania ich przyrostu gdzie indziej, przede wszystkim w wyższych partiach Pogórza Karpackiego. Jest to szczególnie wyraźne w modelu regionalnym, ale występuje także w modelu lokalnym, głównie dla tych pól podstawowych, które cechuje większa rozpiętość wysokości bezwzględnych i duży udział obszarów położonych powyżej 500-600 m n.p.m. Być może celowa byłaby inna stratyfikacja badanego obszaru i podział na jeszcze mniejsze jednostki (np. mezoregiony, powiaty), dla których dokonywano by niezależnego wyboru komórek do zalesienia. Jednym z najważniejszych problemów związanych z jakością proponowanego modelu jest relacja pomiędzy wynikami poszczególnych iteracji a faktycznymi zmianami użytkowania ziemi i pokrycia terenu. Co prawda, każda z iteracji w założeniach przedstawia obraz zmian, które zaszły w ciągu pięciu lat, niemniej jednak założenie takie nie odzwierciedla charakteru procesu przyrostu powierzchni leśnej. O ile okresy pięcioletnie przyjąć można jako dostatecznie długie dla odnotowania zmian związanych z planowymi zalesieniami, o tyle na pewno nie dotyczy to procesu naturalnej sukcesji lasów na porzuconych gruntach rolniczych. Ponieważ w wypadku naturalnej sukcesji do pełnego wykształcenia lasu potrzebny jest znacznie dłuższy niż pięcioletni okres, stąd 92 też wynik modelu prognozy należy rozumieć jako próbę wyznaczenia w Karpatach Polskich zarówno takich obszarów, na których nastąpi faktyczne zalesienie, jak i takich, na których w dalszej przyszłości samorzutnie powstaną zbiorowiska leśne, wskutek ich niewielkiej przydatności do celów rolniczych oraz marginalnego położenia. Poruszone w tym rozdziale problemy metodyczne napotkane na różnych etapach pracy wpływają bez wątpienia na jakość otrzymanych wyników. Z drugiej strony można uznać, iż wyniki osiągnięte w pracy, na przykład dotyczące kierunków zmian powierzchni lasów i pionowego zróżnicowania lesistości w wybranych regionach Karpat Polskich, przedstawiają prawidłowości w dużej mierze potwierdzane wynikami badań prezentowanymi w literaturze dotyczącej zmian powierzchni lasów w górach. Jest to między innymi powszechnie odnotowywany wzrost powierzchni lasów, a co za tym idzie, zwiększanie się pionowej rozpiętości rzeczywistego piętra lasów w górach krajów rozwiniętych (Kozak 2004b). 9. KIERUNEK I TEMPO ZMIAN POWIERZCHNI LASÓW I ICH PIONOWEGO ROZMIESZCZENIA W KARPATACH POLSKICH -PRZESZŁOŚĆ I PRZYSZŁOŚĆ Etapy pracy, których wyniki przedstawiono powyżej, miały na celu określenie zmian powierzchni lasów na obszarze Karpat Polskich oraz pionowego zasięgu zmian, zarówno tych, które już nastąpiły, jak i tych, których można się spodziewać z uwagi na Fakt rezygnacji z rolniczego użytkowania ziemi. Dokonano także porównania Karpat z innymi pasmami górskimi na świecie pod kątem obecnego pionowego rozmieszczenia lasów. Wreszcie, przeprowadzono prognozę zmian lesistości Karpat Polskich, uwzględniającą zależności uzyskane w niniejszej pracy. Poniżej przedstawiona została dyskusja otrzymanych wyników, w której podjęto próbę odniesienia się do problemu postawionego w celu pracy. 9.1. Kierunek i tempo zmian powierzchni lasów Na badanym obszarze Karpat Polskich stwierdzono przyrost powierzchni lasów w okresie 1933-1995. Przyrost ten następował w tempie rocznym wynoszącym nieznacznie powyżej 0,1%, co jest wartością stosunkowo niską w porównaniu z innymi regionami górskimi świata, w których doszło do wzrostu powierzchni leśnej. Wartości te, określone na podstawie danych podawanych w literaturze, wynoszą dla długich okresów, rzędu kilkudziesięciu lat, około 1% w Appalachach, 0,5-1% w Alpach i nawet powyżej 2% w górach Portoryko (Kozak 2004b). Wartość uzyskana w pracy jest jednak zbliżona do wartości odnotowanej na obszarze Pogórza Orawsko-Jordanow-skiego i Beskidu Żywieckiego (0,3%) dla znacznie dłuższego okresu, bo aż 178 lat pomiędzy 1823 i 2001 rokiem (Kozak 2003b). Z kolei tempo przyrostu powierzchni leśnej określone na podstawie danych statystycznych wynosiło w latach 1995-2000 w gminach leżących w Karpatach Polskich 0,13%. Przyrost ten jest nieco niższy niż obliczany w skali całego kraju, wynoszący dla tego okresu 0,41% rocznie (obliczenia własne na podstawie: Bank... 2000). Wydaje się, iż wartości rzędu 0,1-0,3% rocznie są typowe dla Karpat w ostatnich 100-200 latach. Wyjątkiem są wyludnione po drugiej wojnie światowej regiony Beskidu Niskiego i Bieszczad, w których tempo zmian było znacznie wyższe. Średnie roczne tempo zmian powierzchni lasów na obszarze Magur 94 skiego Parku Narodowego, obliczone na podstawie danych zamieszczonych w pracy Kardasia (2000), wynosiło 0,8%, a w poszczególnych wsiach lub fragmentach zlewni wyludnionych w okresie powojennym przekraczało 2% rocznie (obliczenie własne na podstawie danych obejmujących gómą część zlewni Wilszni, dotyczących okresu 1938-1998; Maciejowski 2001). Zalesianie w Karpatach Polskich - tak jak w większości innych gór świata - występuje w dużej mierze w efekcie rezygnacji z rolniczego użytkowania gruntów (porzucania ziemi), pozostawiania ich pod samozalesienie lub też przeznaczania do planowych zalesień. Najczęściej są to najmniej przydatne z rolniczego punktu widzenia tereny. Od rezygnacji z rolniczego użytkowania ziemi do wykształcenia zbiorowisk leśnych musi upłynąć co najmniej kilkanaście, a najczęściej kilkadziesiąt lat, jeśli wcześniej nie nastąpi bezpośrednia interwencja człowieka i aforestacja. Nie zawsze też porzucanie ziemi użytkowanej rolniczo musi prowadzić do zalesienia, gdyż zmiany ekonomiczne w rolnictwie mogą spowodować podjęcie użytkowania rolniczego, zanim dojdzie do wykształcenia lasu. Użytkowanie rolnicze może zostać także zastąpione przez inne niż leśne formy użytkowania ziemi. Na podstawie uśrednienia udziałów powierzchniowych obszarów, na których nastąpiły zmiany w zakresie spektralnym TM3 oraz zmiany wskaźnika NDV1, ośzacować można, iż zjawisko rezygnacji z rolniczego użytkowania ziemi i początkowych faz wkraczania lasów na obszary do tej pory użytkowane rolniczo obejmuje w ostatnich piętnastu latach w badanej części Karpat około 6-7% powierzchni użytków zielonych. Porównując przestrzenne zróżnicowanie zmian lesistości w okresie 1933-1995 na obszarze 1 ze zmianami spektralnymi w zakresie TM3 w okresie 1985-2000 dla obszaru 2 (por. ryc. 7.5, 7.6 i 7.8), zauważyć można także, iż proces wkraczania lasów na obszary porzucone w ostatnich dwóch dziesięcioleciach stanowi kontynuację zmian użytkowania ziemi zachodzących w znacznie dłuższym okresie. Zakładając, że porzucanie ziemi w mniejszym stopniu niż użytków zielonych dotyczy gruntów ornych, racjonalne wydaje się przyjęcie nieco niższej wartości - 5% - dla całej powierzchni użytków rolnych w Karpatach Polskich, jako udziału obszarów porzuconych w ogólnej powierzchni obszarów użytkowanych rolniczo w okresie pomiędzy 1985 rokiem a początkiem XXI wieku. Szacunek ten można uważać za raczej ostrożny. Ponieważ w gminach leżących w Karpatach Polskich użytki rolne w 2000 r. stanowiły 48,3% powierzchni gór, a lasy 41,0% (Bank... 2000), zalesienie 5% powierzchni użytkowanej rolniczo do 2020 r. oznaczałoby przyrost powierzchni lasów z 41% do 43,4%, w tempie nieznacznie niższym niż 0,3% rocznie, a w kategoriach powierzchni - przyrost o około 46 tys. hektarów. Tak obliczone średnie roczne tempo zmian lesistości w pierwszych dwóch dekadach XXI wieku byłoby więc wyższe niż tempo zmian lesistości w okresie 1933-1995, stwierdzone na badanym obszarze Karpat. Roczne tempo spadku powierzchni użytkowanej rolniczo wynosiłoby w takim wypadku około 0,25% rocznie. Oszacowana wartość udziału obszarów porzuconych w ogólnej powierzchni obszarów użytkowanych rolniczo w okresie 1985-2000 jest zgodna z udziałem użytków rolnych przeznaczonych do zalesienia do 2020 roku w powierzchni użytków rolnych z 2000 roku, przyjmowanym jako docelowy w Krajowym Programie Zwiększenia Lesistości dla Karpat Polskich (Krajowy... 2003). Średnie roczne tempo zmian lesistości wiatach 2001-2020 spowodowanych samymi zalesieniami (a więc bez strat powierzchni leśnej oraz bez uwzględnienia innych czynników przyrostu powierzchni 95 lasów) byłoby praktycznie identyczne z wartością oszacowaną powyżej i wynosiłoby dla całych Karpat 0,31%, wahając się pomiędzy 0,27% dla wszystkich karpackich powiatów województwa podkarpackiego łącznie i 0,34% dla karpackich powiatów województw śląskiego i małopolskiego (obliczenia własne na podstawie: Krajowy... 2003). Choć wartość przyjęta w KPZL jest projekcją w przyszłość, należy podkreślić, iż delimitacja obszarów do zalesienia opiera się między innymi na współczesnym charakterze ich zagospodarowania, co powoduje, że obszary porzucone traktowane są jako potencjalne tereny do zalesień. Na przykład sytuację taką stwierdzono w zlewni Poni-kiewki w Beskidzie Małym, gdzie grunty przeznaczone do zalesienia w miejscowym planie zagospodarowania to obszary o często wyraźnie zaznaczonej sukcesji lasów. Mapa wsi z gruntami przeznaczonymi do zalesienia z roku 2002 sankcjonuje układ już istniejący, przeznaczając do zalesienia grunty faktycznie nieużytkowane od co najmniej kilku, a czasem kilkunastu lat, często o znacznym pokryciu drzewami (Kozak i in. 2004). Z drugiej strony, szacunki udziału powierzchni odłogowanej na gruntach ornych w ogólnej powierzchni użytków rolnych w województwach śląskim, małopolskim i podkarpackim {Krajowy... 2003) są prawie dwukrotnie wyższe, niż wynika to z przeprowadzonej analizy zdjęć satelitarnych, i wahają się pomiędzy 10 i 20% (por. tab. 2.1). Także inne badania przeprowadzone w Karpatach dla dłuższego okresu (1965--1997), ale na małym obszarze zlewni Ponikiewki (Kozak i in. 2004), dały znacznie wyższą wartość udziału obszarów porzuconych w początkowej powierzchni użytków rolnych z 1965 roku, wynoszącą 28%. Niemniej, w przeciwieństwie do zlewni Ponikiewki, obszary badane za pomocą zdjęć satelitarnych w niniejszej pracy obejmują znacznie większe fragmenty obniżeń dolinnych oraz kotlin, a tu zjawisko porzucania ziemi nie zaznacza się zapewne w takim stopniu jak w wyższych partiach gór. Poza tym, z uwagi na krótszy okres objęty badaniami, uwzględniona została mniejsza część obszarów porzuconych. Nie analizowano bowiem tych obszarów, które już w 1985 roku cechowała sukcesja lasów i w związku z tym nie zostały zaliczone do analizowanej klasy użytków zielonych, oraz tych, których porzucenie nastąpiło na tyle niedawno, że nie miało to jeszcze wpływu na wykrywalne zmiany jaskrawości. Jednakże, gdyby przyjąć za wyjściowe te znacząco wyższe wartości jako miarę powierzchni, na której nastąpi zalesianie, to średnie roczne tempo wzrostu powierzchni lasów byłoby wyższe, niż przewiduje to KPZL, nawet gdyby nastąpiło w znacznie dłuższym czasie. Na przykład, zakładając zalesienie do roku 2050 całej powierzchni obecnie odłogowanej, średnie roczne tempo wzrostu powierzchni lasów w tym okresie wynosiłoby pomiędzy 0,35% w całym województwie małopolskim, 0,39% w województwie podkarpackim i 0,55% w województwie śląskim (obliczenia własne na podstawie: Krajowy... 2003, Bank... 2000). Zjawisko rezygnacji z rolniczego użytkowania ziemi i związany z tym wzrost powierzchni lasów, zachodzące w ostatnich dziesięcioleciach w Karpatach Polskich, cechują także inne góry Europy (MacDonald i in. 2000). Współczesne rozmiary w Karpatach Polskich nie są w tym kontekście niczym wyjątkowym. Na przykład, według szacunków czynionych w latach osiemdziesiątych ubiegłego stulecia powierzchnia porzuconych pól w gminach górskich Szwajcarii przekraczała czasem 50% powierzchni użytków rolnych (Haefner, GUnter 1984), w Słowenii natomiast % użytków rolnych, w większości położonych w górach, cechowała się w latach dziewięćdziesiątych 96 ubiegłego wieku mniej lub bardziej zaawansowaną sukcesją lasów (Gabrovec, Kladnik 1997). Po drugiej wojnie światowej zjawisko porzucania ziemi wystąpiło masowo we francuskiej oraz włoskiej części Alp (Douguédroit 1981; Robiglio 2000; Lehringer i in. 2003; Maggi i in. 2004). Obecnie obserwowane jest również w Pirenejach (Garcia-Ruiz, Lasanta-Martinez 1990) oraz w Górach Skandynawskich (Fjellstad, Darmstad 1999, Gunilla Olsson i in. 2000). Porzucanie obszarów użytkowanych rolniczo, i w efekcie rozwój wtórnych zbiorowisk leśnych, ma miejsce także na obszarach górskich położonych na innych kontynentach, w tym w rejonach cechujących się szybkim przyrostem ludności, na przykład w Ameryce Południowej (Rudel i in. 2002) oraz w Ameryce Środkowej (Rudel i in. 2000b; Kłooster 2003). Z faktu, że powierzchnia lasów netto w Karpatach Polskich rośnie, nie wynika, iż współcześnie nie występuje zjawisko wylesiania. Wiąże się ono z rozwojem sieci osadniczej oraz rozbudową infrastruktury drogowej, a także infrastruktury turystycznej, na przykład stacji narciarskich. Niemniej tego typu zmiany wykazują charakter punktowy i nie mają istotnego znaczenia w skali całych Karpat Polskich. Analiza zmian powierzchni lasów w latach 1933-1995 oraz zmian na obszarach użytkowanych rolniczo w okresie 1985-2000 świadczy o tym, że w Karpatach Polskich od kilkudziesięciu lat przeważało zalesianie i że tendencja ta będzie się w dalszym ciągu utrzymywać²⁹. 9.2. Zmiany pionowego rozmieszczenia lasów W badaniach stwierdzono wyraźną zależność pomiędzy wskaźnikami zmian powierzchni leśnej a wysokością bezwzględną. W najniższej części gór zaznacza się stabilizacja powierzchni leśnej, podczas gdy w najwyższej - wzrost powierzchni lasów. Długoletnie tendencje zmian powierzchni leśnej na badanym obszarze Karpat Zachodnich wiążą się tym samym ze zwiększeniem różnicy między najniższym piętrem gór, użytkowanym rolniczo i zurbanizowanym, oraz piętrem wyższym, gdzie zdecydowanie dominuje użytkowanie leśne³⁰. Tendencje te potwierdzają także wyniki innych prac prowadzonych na Pogórzu Orawsko-Jordanowskim i w Beskidzie Żywieckim (Kozak 2003b) oraz w Beskidzie Małym (Kozak i in. 2004). Na podstawie badań zmian powierzchni lasów, w pierwszym wypadku w okresie 1823-2001, w drugim w latach 1965-1997, stwierdzono znacznie szybszy wzrost powierzchni lasów w najwyższym ²⁹ Wyniki badań tempa zmian powierzchni lasów zostały wykorzystane w przeprowadzonym modelu prognozy (por. rozdz. 6.3.2). Pozwoliły one na przyjęcie średniego rocznego tempa zmian powierzchni leśnej. Dla okresu do 2050 roku przyjęto wartość średniego rocznego tempa wzrostu powierzchni lasów równą 0,31%, odpowiadającą średniemu rocznemu tempu wzrostu powierzchni lasów przyjętemu w KPZL (Krajowy... 2003) i potwierdzoną przez szacunki zmian określone na podstawie analizy zdjęć satelitarnych. Równocześnie założyć można brak znaczących ubytków powierzchni lasów, które zazwyczaj wiążą się z punktowymi działaniami wynikającymi z rozwoju osadnictwa, rozbudowy infrastruktury drogowej lub turystycznej i nie mają znaczącego wpływu na zmiany powierzchni lasów. ³⁰ Wyniki przeprowadzonych badań: szybsze zalesianie wyższych partii gór w przeciwieństwie do partii niższych oraz wyraźnie rosnący wraz z wysokością udział użytków zielonych, na których nastąpiło zaniechanie działalności rolniczej i zapoczątkowanie wkraczania lasów, były podstawą przyjęcia w prognozie zmian lesistości zależności nomiedzv temnem zmian powierzchni lasów a wvsokościa hezwzrrlerłna 97 piętrze wysokościowym. Dna dolin, obszary z reguły zabudowane, cechuje albo stabilizacja powierzchni leśnej, albo jej niewielki ubytek, najczęściej w związku z urbanizacją. Zmiany położenia granicy rolno-leśnej oraz granicy pasterskiej, zachodzące współcześnie w Karpatach Polskich, stanowią więc odwrócenie kierunku przemian charakterystycznych dla gór Europy do XIX wieku, kiedy to przy przewadze procesów wylesiania granica rolno-leśna podnosiła się, a granica pasterska obniżała. Porównanie wyników uzyskanych dla obszaru Beskidu Małego, Pogórza Orawsko--Jordanowskiego, Beskidu Żywieckiego oraz regionów analizowanych w pracy świadczy o tym, iż relacja między wysokością a zmianami powierzchni lasów nie ma charakteru bezwzględnego, lecz względny, uzależniony od lokalnej amplitudy wysokości. W Beskidzie Małym zróżnicowanie pionowe zmian lesistości, wylesiania czy też zalesiania jest podobne jak na Pogórzu Orawsko-Jordanowskim i w Beskidzie Żywieckim oraz na obszarze analizowanym w niniejszej pracy, chociaż amplituda wysokości badanego fragmentu Beskidu Małego wynosiła zaledwie 350 metrów, w przypadku Pogórza Orawsko-Jordanowskiego i Beskidu Żywieckiego - 800 metrów, a dla badanego obszaru aż 1050 metrów (ryc. 9.1). Nie można wobec tego mówić o określonej wysokości w skali całych gór, powyżej której zaczyna dominować szybki wzrost powierzchni lasów. Rycina 9.1. Zmiany lesistości w profilu pionowym. A - badany wycinek Beskidów Zachodnich (1933--1995); B - fragment Pogórza Orawsko-Jordanowskiego i Beskidu Żywieckiego (1823--2001), według: Kozak 2003b; C - zlewnia Ponikiewki w Beskidzie Małym (1965-1997), według: Kozak i in. 2004. Szarym kolorem wyróżniono krzywą ilustrującą lesistość dla pierwszego przekroju czasowego Figure 9.1. Changes of vertical distribution of forests. A - studied section of the Western Beskidy Mts. (1933-1995); B - section of Pogórze Orawsko-Jordanowskie and Beskid Żywiecki (1823--2001), according to: Kozak 2003b; C - the catchment of Ponikiewka, Beskid Mały (1965--1997), according to: Kozak et al. 2004. Grey line shows the forest proportion at the beginning of the studied period. 98 Przyrost powierzchni lasów w wyższych partiach Karpat Polskich obejmuje znaczną część obszarów niegdyś użytkowanych rolniczo, co prowadzi do zmian przebiegu lub nawet zaniku granicy pasterskiej oraz redukcji najwyższego użytkowanego rolniczo piętra, niegdyś zdominowanego przez pasterstwo. Ekspansja lasów obejmuje stare polany wypasowe, położone na grzbietach i wierzchowinach. W Gorcach Wężyk i Pyrkosz (1999) stwierdzili na podstawie porównania starych i współczesnych zdjęć lotniczych szybki zanik po 1950 roku polan pasterskich położonych na stokach i na wierzchowinach. Częściowy zanik granicy pasterskiej nastąpił w Beskidzie Żywieckim, gdzie zalesione zostały najwyższe partie pasma Policy (Kozak i in. 1999b; Kozak 2003b). W pasmach górskich, w których występuje naturalna górna granica lasu, zaznaczają się procesy sukcesji lasów na obszarach niegdyś wylesionych, położonych pomiędzy granicą pasterską i górną granicą lasu. Sytuacja taka występuje na przykład w Tatrach (Wężyk, Guzik 2004). Wyniki badań świadczą o tym, iż w niższych partiach gór zmiany powierzchni lasów są wolniejsze, a dynamika zmian dolnej granicy rzeczywistego piętra lasów -granicy rolno-leśnej - jest z reguły mniejsza niż przy górnej granicy lasu. Przyczyną może być to, iż ograniczenie powierzchni uprawianej na obszarach o niekorzystnych warunkach prowadzi często do intensyfikacji rolnictwa i stabilizacji areału upraw w niższym piętrze gór, na bardziej korzystnych obszarach (MacDonald i in. 2000). Obniżenie granicy rolno-leśnej w Karpatach Polskich jest mniej powszechne niż zanik granicy pasterskiej. Zaznaczyło się wyraźniej głównie w wyludnionym po drugiej wojnie światowej Beskidzie Niskim oraz w Bieszczadach (Soja 2001 a; Wolski 2001 ; Lach, Wyżga 2002), choć ma miejsce także w innych regionach Karpat, na przykład w Beskidzie Wyspowym (Sadowski 2001). To przesunięcie granicy rolno-leśnej w dół jest zgodne z często postulowanym kierunkiem zmian użytkowania ziemi w górach (np.: Starkel 1990; Fatyga, Górecki 2001). Szybsze porzucanie ziemi użytkowanej rolniczo, a w konsekwencji szybsze i rozleg-lejsze zalesianie wyższych partii gór potwierdzają także badania prowadzone w innych regionach górskich świata. Wyższe partie gór traktowane są z punktu widzenia rolnictwa jako obszary marginalne, szczególnie podatne na porzucanie (Vos, Meekes 1999). Najszybsze zmiany następują na obszarach najgorzej dostępnych, o niewielkim znaczeniu gospodarczym, położonych na większych wysokościach, na stromych stokach i w sąsiedztwie istniejących kompleksów leśnych (MacDonald i in. 2000). Szybsze porzucanie obszarów rolniczych położonych w wyższych partiach gór obserwowane jest w Alpach, na przykład w Słowenii (Gabrovec, Kladnik 1997). W Alpach francuskich i włoskich zarastaniu w dużej mierze podlegają uprzednio wylesione obszary położone przy górnej granicy lasu, na przykład poprzez wkraczanie modrzewia oraz limby (Didier 2001). Podobnie jest w Górach Skandynawskich, gdzie zanik działalności rolniczej następuje w rejonach położonych najwyżej, w gminach odległych od większych ośrodków miejskich (Gunilla Olsson i in. 2000; Fjellstad, Darmstad 1999), co prowadzi do podnoszenia się granicy pasterskiej (Gunilla Olsson i in. 2000). Również szybsze porzucanie ziemi użytkowanej rolniczo w wyższych partiach gór dotyczy obszaru międzyzwrotnikowego, na przykład gór Portoryko (Pascarella i in. 2000; Ru-del i in. 2000b), a także obszarów cechujących się przewagą wylesiania, jak choćby Kordyliera Wschodnia w Andach Ekwadoru (Jokisch, Lair 2002). Zarastanie nieużyt-kowanych obszarów bezleśnych pochodzenia antropogenicznego, położonych pomię 99 dzy współczesnym, rzeczywistym piętrem lasów a klimatyczną gómą granicą lasu ma miejsce także w Karpatach Wschodnich na Ukrainie (Nesteruk 2001). Chociaż natężenie porzucania ziemi rośnie z reguły wraz z wysokością, odtworzenie lasów zniszczonych przez człowieka w pobliżu górnej granicy lasu jest zwykle procesem powolnym. Dlatego też na przykład w Alpach górny zasięg lasów tworzy ciągle jeszcze w większości typową granicę pasterską. Przyczyną powolnego wzrostu lasów w najwyższych partiach piętra leśnego są uwarunkowania klimatyczne (np.: Körner 1999) oraz zmiany siedliskowe, które nastąpiły po wylesieniu i które uniemożliwiają wzrost drzew (Holtmeier 1994). Na przykład przeszkodą może być trwałość wykształconych zbiorowisk trawiastych. Sytuacja taka występuje w Bieszczadach, gdzie sukcesja lasów następuje wolniej niż na obszarach bezleśnych położonych na podobnej wysokości w innych regionach Karpat Polskich. Niemniej także w Bieszczadach powyżej granicy pasterskiej powstają zarośla olchy zielonej oraz jarzębiny (Zarzycki, Głowaciński 1986). W Alpach ta pierwsza stanowi często początkowe stadium sukcesji lasów na porzuconych obszarach rolniczych, poniżej górnej granicy lasu (Tappeiner, Cemusca 1993). Dodatkowo na powstrzymanie przyrostu powierzchni lasów w tych partiach gór wpływają obecnie także różnego typu działania, których celem jest zachowanie górskich łąk i pastwisk jako wartościowego elementu krajobrazu. Między innymi działania takie stanowią ważną składową europejskiej Wspólnej Polityki Rolnej (Agriculture... 2004). 9.3. Scenariusze zmian powierzchni lasów na podstawie badań porównawczych oraz prognozy zmian lesistości Prowadzone badania wykazały, że w górach świata występuje prawidłowy układ zróżnicowania lesistości w profilu pionowym. Podlega on określonym zmianom w czasie, które z kolei są efektem zmian ludnościowych i gospodarczych, zachodzących w górach. O kierunku tych zmian można wnioskować na podstawie stwierdzonych różnic rozmieszczenia lasów w profilu pionowym między porównywanymi obszarami, przy założeniu, iż reprezentują one różne etapy rozwoju (por. ryc. 7.17). Różnice pomiędzy obszarami o wyższych i średnich rangach HDI odpowiadają początkowemu etapowi redukcji rzeczywistego piętra lasów, związanemu z wylesianiem, natomiast różnice lesistości między obszarami o średnich i niższych rangach HDI odpowiadają jego odbudowie, przede wszystkim w dolnej oraz w górnej części piętra leśnego, w okresie dominacji procesów porzucania ziemi użytkowanej rolniczo i zalesiania. Zmiany te przekładają się na przesunięcia, w dół i w górę, granicy rolno-leśnej oraz granicy pasterskiej, jak również na zwiększenie rozpiętości rzeczywistego piętra lasów (por. ryc. 7.18). Taki ciąg zdarzeń jest szczególnie wyraźny dla obszarów górskich o niskich wartościach całki hipsometrycznej, a nieco mniej widoczny dla obszarów górskich o wysokich wartościach całki hipsometrycznej, gdzie brak jest wyraźnej fazy odbudowy powierzchni lasów, szczególnie w górnej części piętra leśnego. To sugeruje, iż wylesienie ma w takim przypadku charakter bardziej trwały niż na obszarach górskich 100 cechujących się niewielkim udziałem powierzchniowym obszarów położonych powyżej naturalnej górnej granicy lasu. Przeprowadzone porównania pozwalają więc na wyróżnienie trajektorii rozwoju obszarów górskich pod kątem zmian powierzchni leśnej zachodzących kosztem zmian powierzchni użytkowanej rolniczo (ryc. 9.2). Dla obszarów gór średnich wskazać można trajektorię prowadzącą do modelu jednopiętrowego, z całkowitym odtworzeniem lasów w górach (Appalachy). Dla obszaru gór wysokich (np. Alpy) typowy jest model trzech pięter, z piętrem użytkowanym rolniczo przez człowieka, piętrem lasów oraz piętrem położonym powyżej obniżonej górnej granicy lasu (granicy pasterskiej), częściowo użytkowanym rolniczo, częściowo porzuconym, a częściowo pełniącym funkcje turystyczne. Wysokość, na której przebiega dolna granica najwyższego piętra, wynika z rozmiarów redukcji pierwotnego piętra leśnego i jest funkcją czasu użytkowania rolniczego oraz rzeźby, przede wszystkim dostępności i rozległości położonych powyżej gómej granicy-lasu naturalnych obszarów bezleśnych, co ilustruje związek pomiędzy całką hipsometryczną a względną lesistością najwyższej części piętra leśnego (por. ryc. 7.15). Wysokość ta ulega z czasem zwiększeniu wskutek zalesiania. Te dwa przykłady (Appalachy i Alpy) stanowią pewne „stadium końcowe”, do którego można przyrównywać tendencje zmian powierzchni lasów w innych regionach górskich. Na przykład w Himalajach, w czasie wylesiania trwającego co najmniej setki lat (Mahat i in. 1986; Ives, Messerli 1989), w obrębie pierwotnego piętra leśnego wykształciło się piętro lasów, które - z uwagi na rzeźbę południowego skłonu gór i występowanie obniżeń równoległych do osi gór - jest bardziej złożone niż w Alpach. Pomimo w dalszym ciągu silnej presji na lasy, obecnie w Himalajach zaznacza się stabilizacja ich powierzchni (Kozak 2004b), a co za tym idzie, także stabilizacja położenia piętra lasów, granicy pasterskiej i granicy rolno-leśnej. Nie nastąpiła tu natomiast jeszcze faza porzucania ziemi i związanego z tym przyrostu powierzchni lasów, a więc nie rozpoczęło się tu „przejście leśne”, tak jak miało to miejsce w Alpach. W przypadku Karpat, w pierwotnym piętrze leśnym, czyli poniżej naturalnej górnej granicy lasu, wyraźnie kształtuje się układ dwóch subpięter: niższe jest w dużym stopniu użytkowane rolniczo, w części zurbanizowane, natomiast wyższe w większości pokryte jest lasami (fot. 9.1 i 9.2). Stopniowemu zanikowi uległo trzecie, najwyżej położone subpiętro piętra leśnego, użytkowane niegdyś przez pasterstwo i w dużej mierze wylesione. Odnosząc to do przedstawionych modeli „alpejskiego” oraz „appa-lachijskiego”, można stwierdzić, iż zmiany powierzchni lasów w Karpatach Polskich przebiegają w kierunku reprezentowanym przez model pośredni pomiędzy pełnym odtworzeniem lasów (Appalachy) oraz częściowym ich odtworzeniem, ale z utrzymaniem rozległych antropogenicznych obszarów bezleśnych (Alpy). Podobieństwo do tych modeli i scenariusze rozwoju warunkowane są przez wysokość bezwzględną. W wyższych partiach Karpat bardziej adekwatny jest scenariusz „appalachijski”, w niższych - „alpejski”. Ta tendencja do wypełnienia najwyższej części piętra leśnego przez kompleksy leśne, w szczególności w górach nieposiadających rozległych naturalnych obszarów bezleśnych powyżej gómej granicy lasu, jest wyraźnie widoczna przy porównaniu pionowego zróżnicowania lesistości takich gór, jak Karpaty, Apeniny, Bałkany oraz Appalachy (ryc. 9.2). Zmiany lesistości i, ogólniej, krajobrazu gór wynikające z takich tendencji obrazuje też wynik przeprowadzonej prognozy. Zgodnie z modelem prognozy, zalesieniu ulegają przede wszystkim najwyżej położone antropogeniczne obszary bezleśne, niegdyś użytkowane rolniczo (por. ryc. 7.21). 101 Fotografia 9.1. Zarastające lasem stoki powyżej Bysiny k. Myślenic, Karpaty Zachodnie (fot. Bartosz Załuski) Photo 9.1. Forest succession and afforestation on slopes above Bysina by Myślenice, (photo Bartosz Załuski) Fotografia 9.2. Nowe domy mieszkalne na tle zarastającego lasem stoku w miejscowości Podbiel na Słowacji, Karpaty Zachodnie (fot. Bartosz Załuski) Photo 9.2. New houses and a slope overgrowing with forest in the background. Slovakia, Podbiel in the Western Carpathians (photo Bartosz Załuski) 102 Rycina 9.2. Hipotetyczne trajektorie zmian pionowego rozmieszczenia lasów w górach na tle zmian lesistości (wykres powierzchniowy). Krzywe ilustrujące pionowe rozmieszczenie lasów naniesiono na podstawie badanych obszarów górskich (numery zgodne z tabelą 6.4). Reprezentują one cztery etapy na osi czasu. Cieńsze linie przerywane przedstawiają rozmieszczenie lasów z poprzedniego etapu. A: całka hipsometryczna < 30%; B: całka hipsome-tryczna 2 45% Figure 9.2. Vertical distribution of forests in the mountain areas: hypothetical trajectories of change. Curves showing vertical distribution of forests were received from the studied mountain areas (numbers as in the table 6.4) and represent four stages in time. Thinner dashed lines represent the forest distribution in the preceding stage. Areal graph depicts changing forest proportion. A: hypsometric integral < 30%; B: hypsometric integral > 45% 103 Redukcja rozwiniętego w okresie kilkuset lat piętrowego układu gospodarczego w Karpatach do prostego układu dwu subpięter: wyższego, w dużej mierze zalesionego, oraz niższego, w którym koncentruje się działalność rolnicza, rozwijana jest infrastruktura i który podlega procesom urbanizacyjnym, prowadzi do polaryzacji obszaru górskiego. Polaryzacja taka, w różnych skalach przestrzennych, obserwowana jest praktycznie w całej Europie (Environment... 1999; Caraveli 2000). Pociąga ona za sobą także inne konsekwencje: wyższe piętro gór w dużej mierze kontrolowane jest przez podmioty niezależne od lokalnej społeczności, na przykład administrację lasów państwowych lub też zarządy parków narodowych (w Karpatach Polskich praktycznie wszystkie obszary położone powyżej górnej granicy lasu mają status obszarów chronionych), co w większości wypadków ogranicza możliwości działań gospodarczych społeczności lokalnych, właściwych dla obszarów górskich, czyli wykorzystujących atuty stwarzane przez zróżnicowanie rzeźby. W przeciwieństwie do piętra wyższego, w piętrze niższym rozwój gospodarczy jest kontrolowany w dużej mierze przez społeczności lokalne (ryc. 9.3; Kozak 2003b). Tak więc zmiany użytkowania ziemi wskazują na transformację tradycyjnego układu piętrowej gospodarki w górach, w której istotne są powiązania lokalne pomiędzy różnymi piętrami, do gospodarki poziomej, w której najistotniejsze są powiązania gór z ich zapleczem (Allan 1986). czas I I¹ H² O³