Kauno technologijos universiteto (KTU) mokslininkai žengia į priekį kurdami pažangias miškų stebėsenos sistemas, kurios leis miškams „pranešti“ apie savo problemas realiu laiku. Šie inovatyvūs sprendimai, apimantys miškų regeneracijos modelius ir garsinės analizės technologijas, suteiks galimybę efektyviau prognozuoti miškų būklę ir operatyviai reaguoti į pokyčius. Tokios sistemos taps svarbiu įrankiu siekiant tvaraus miškų išsaugojimo.
Profesorius Rytis Maskeliūnas iš KTU pabrėžia, kad miškai yra viena svarbiausių ekosistemų, nuolat patiriančių įvairius pokyčius. Vis dėlto, šiuos pokyčius dažnai pastebime per vėlai, o kai kuriais atvejais žala jau būna nepataisoma. Klimato kaita, kenkėjų plitimas ir žmogaus veikla daro didelį poveikį miškams, todėl būtina užtikrinti nuolatinę ir efektyvią stebėseną.
Tradiciniai miškotvarkos metodai susiduria su vis didesniais iššūkiais, ypač pastaraisiais metais. Klimato šiltėjimas daro neigiamą įtaką miškams, ypač tokiuose regionuose kaip Lietuva. Medžiai tampa silpnesni ir labiau pažeidžiami kenkėjų. R. Maskeliūnas atkreipia dėmesį į žievėgraužius, kurie padarė didelę žalą Lietuvos miškams.
Mokslininko teigimu, tradiciniai stebėsenos metodai, tokie kaip miškininkų vizualiniai patikrinimai ar gaudyklių naudojimas, nėra pakankami. Efektyviai stebėti visus miškus nuolat būtų neįmanoma, todėl būtina pasitelkti pažangias technologijas.
KTU mokslininkai, siekdami užtikrinti efektyvesnę miškų apsaugą, pasitelkė dirbtinį intelektą ir duomenų analizę. Šios technologijos leidžia ne tik stebėti miškų būklę, bet ir numatyti galimus pokyčius bei reaguoti į aplinkos veiksnius realiuoju laiku. Tai ypač svarbu Lietuvoje, kur klimato kaita daro didelį poveikį miškams, ypač eglėms.
Vienas iš sprendimų – miškų regeneracijos dinamikos modelis, kuris prognozuoja, kaip miškai augs ir keisis laikui bėgant. Šis modelis stebi medžių amžiaus grupes ir apskaičiuoja tikimybes, kiek medžių pereis iš vienos grupės į kitą, atsižvelgdamas į jų augimo ir mirtingumo rodiklius.
Profesorius Robertas Damaševičius, KTU Informatikos fakulteto Realaus laiko kompiuterių sistemų centro (IF RLKSC) vadovas, teigia, kad modelis padeda nustatyti, kurios medžių rūšys geriausiai prisitaiko prie skirtingų sąlygų ir kokiuose regionuose jas geriausia sodinti. Tai ypač svarbu planuojant mišrių miškų atsodinimą, siekiant padidinti jų atsparumą klimato kaitai. Modelis taip pat leidžia prognozuoti, kur ir kada tam tikros rūšys taps labiau pažeidžiamos kenkėjams, leidžiant imtis prevencinių priemonių. Šis įrankis prisideda prie miškų išsaugojimo, bioįvairovės išlaikymo ir ekosistemų paslaugų teikimo, padedant efektyviau skirstyti apsaugai skirtas lėšas ar kompensacijas miško savininkams.
Modelio pagrindą sudaro pažangūs statistiniai metodai. Markovo grandinės modelis leidžia apskaičiuoti, kaip miškas pereina iš vienos būsenos į kitą, remiantis dabartine situacija ir tikimybiniais augimo bei mirtingumo rodikliais. Tai suteikia galimybę numatyti, kiek jaunų medžių išgyvens ar sunyks dėl ligų ar kenkėjų, padedant priimti geriau pagrįstus sprendimus miškotvarkoje.
Daugiakryptė laiko eilučių dekompozicija leidžia atskirti ilgalaikes miško augimo tendencijas nuo sezoninių svyravimų ar netikėtų gamtos veiksnių, tokių kaip sausros ar kenkėjų plitimas. Šių metodų derinys suteikia išsamesnį miško ekosistemos vaizdą ir leidžia efektyviau prognozuoti miškų raidą įvairiomis aplinkos sąlygomis.
Modelio įvertinimas parodė, kad klimato kaita ypač veikia egles. Šie medžiai Lietuvoje tampa vis pažeidžiamesni dėl ilgesnių sausų periodų vasarą ir vis šiltesnių žiemų. Eglės, nors iš pradžių sparčiai auga jaunuose miškuose, vėlesniuose amžiaus tarpsniuose susiduria su didesniu mirtingumu dėl sumažėjusio atsparumo aplinkos poveikiui.
Kitas mokslininkų sukurtas įrankis – tai garsų analizės sistema, kuri gali atpažinti natūralius miško garsus ir fiksuoti anomalijas, galinčias reikšti ekosistemos sutrikimus ar žmogaus veiklą. Garso analizė tampa svarbia miškų skaitmeninimo dalimi, leidžiančia realiuoju laiku aptikti aplinkos pokyčius ir greičiau reaguoti į galimas grėsmes.
KTU IF RLKSC doktoranto Ahmado Qurthobi pasiūlytas modelis sujungia konvoliucinį neuroninį tinklą (CNN) su dvikrypčiu ilgalaikės trumposios atminties (BiLSTM) modeliu. CNN atpažįsta ir pateikia garsą apibūdinančius požymius, o BiLSTM analizuoja laiko sekas, leidžiant suprasti, kaip garsai kinta laikui bėgant. Šis hibridinis modelis leidžia ne tik tiksliai atpažinti statinius garsus, pavyzdžiui, nuolatinį paukščių čiulbėjimą, bet ir dinamiškus garsų pasikeitimus – staigų kirtimo garsų atsiradimą ar vėjo stiprėjimą.
R. Maskeliūno teigimu, natūralūs gamtos garsai yra ypač svarbus miškų sveikatos rodiklis. Pavyzdžiui, paukščių giesmės padeda stebėti jų aktyvumą, rūšių įvairovę ir sezoninius migracijos pokyčius. Neįprastai sumažėjęs arba ženkliai padidėjęs paukščių garsų kiekis gali reikšti ekologines problemas, tokias kaip kenkėjai, ligos ar buveinių nykimas. Net patys medžių garsai, atsirandantys dėl vėjo, lapų judėjimo ar šakų lūžimo, gali signalizuoti apie vėjo stiprumą ar struktūrinius medžių pokyčius dėl sausros ar kitų streso faktorių.
Mokslininkas priduria, kad modelis gali būti pritaikytas kitų aplinkos pokyčių stebėsenai. Modelis galėtų aptikti gyvūnų garsus, pavyzdžiui, vilkų staugimą, elnių poravimosi šauksmą ar šernų veiklą ir stebėti jų aktyvumą bei judėjimo modelius. Urbanizuotose teritorijose būtų galima stebėti triukšmo taršą ar intensyvumą.
Šis sprendimas integruojasi į KTU sukurtą išmanųjį miško daiktų internetą – „Forest 4.0“, diegiant papildomą modulį jau sukurtuose išmaniuosiuose inkiluose. Tai tarsi tylūs rytojaus ekosistemų sergėtojai, realiuoju laiku analizuojantys mūsų miškų širdies ritmą ir puoselėjantys pasaulį, kuriame technologijos klausosi gamtos, teigia daiktų interneto ekspertas KTU prof. Egidijus Kazanavičius.
Dabartiniai miškininkų naudojami modeliai neretai per daug supaprastina sudėtingą ekologinę dinamiką ir sąveiką, ne visada pilnai atsižvelgdami į rūšių konkurenciją, aplinkos grįžtamąjį ryšį ir klimato nepastovumą. Todėl tampa sunku tiksliai prognozuoti miško reakciją į įvairius faktorius.
Profesorius R. Maskeliūnas yra įsitikinęs, kad šios pažangios technologijos – miškų ateitis.
